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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116933867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310902340.2，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法是由张建忠;李玮哲;马喆;王婷玉;和祥;张明江设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及相位敏感光时域反射计的模式识别技术领域，公开了一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法。包括以下步骤：入侵信号特征参数编码，并进行参数初始化；根据FisherScore方法选取初始入侵信号特征组合；确定适值函数，并开始模拟退火算法寻找最优结果；根据新解的适值函数值和Metropolis接受新解准则不断更新新解；改变温度重复迭代直至达到内外循环条件，得到最优入侵信号特征组合、最优适值函数值。本发明可以实现整体效果较好的入侵信号特征组合的选择，可以剔除冗余入侵信号特征，加快收敛速度，提高相位敏感光时域反射计的模式识别分类准确率。

本发明授权一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模拟退火算法的模式识别特征选择优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对由相位敏感光时域反射计采集的入侵信号特征参数进行编码，然后初始化参数； S2、计算每个入侵信号特征值的Fisher得分； S3、对计算出的Fisher得分进行线性变换并与阈值因子比较得到初始入侵信号特征组合； S4、确定适值函数； S5、根据初始入侵信号特征组合计算初始的适值函数值； S6、根据上一个入侵信号特征组合中的G个特征向量编码取反来产生新的入侵信号特征组合，并计算新的入侵信号特征组合的适值函数值； S7、若如果新的入侵信号特征组合的适值函数值大于当前的入侵信号特征组合的适值函数值解，则直接接受新解，否则，采用Metropolis接受新解准则判断是否接受新解； S8、在温度T下，重复步骤S6~S7，直到达到迭代次数； S9、根据温度衰减系数更新温度；重复步骤S6-S8，直至温度小于或等于结束温度T min 时，根据最优适值函数值确定最优入侵信号特征组合； 所述步骤S3的具体方法为： S301、将各个入侵信号特征值的Fisher得分映射到闭区间[ε，1-ε]上；其中，ε表示正实数参数，且0ε0.1；计算公式为： ； 其中，表示的第i个特征f i 的Fisher得分的映射值；分别表示各个入侵信号特征值的Fisher得分的最大值和最小值； S302、随机生成M个为实数的阈值因子ω i ，ω i ∈U0,1；M表示待选择特征参数个数； S303、判断各个特征的Fisher得分的映射值与对应的阈值因子ω i 的关系，各个若LFf i ω i ，则选择该入侵信号特征；否则，LFf i ≤ω i ，则不选择该入侵信号特征，i=1,2,…,M，将选择的入侵信号特征作为初始入侵信号特征组合。

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