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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类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：CN116894219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310847201.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类方法是由冯立辉;李兆军;卢继华;陈威;罗杰;何凡;郑毅设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习、数据表示与分类技术领域，尤其涉及一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类方法。所述方法对客观数据进行特征提取，每一条客观数据得到一条特征数据；将得到的特征数据进行双重特征选择，得到待分类数据；所述双重特征选择第一次特征选择使用KS检验和最大互信息系数MIC计算特征的综合评分，挑选每两类之间的有效特征；所述综合评分为差异度评分与相关度评分的加权和；所述第二次特征选择每两类间的有效特征作为双重特征选择后的待分类数据；将待分类数据进行训练，得到训练好的模型；将测试集送入训练好的模型中进行测试，得到分类结果；所述方法依托特征选择提升分类准确性，实现了情绪障碍疾病的高准确率识别。

本发明授权一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重特征选择的情绪障碍疾病多分类方法，其特征在于，包括： S1、对客观数据进行特征提取，每一条客观数据得到一条特征数据； 所述客观数据包括语音数据、磁共振成像数据、功能性磁共振成像数据、脑电数据和肌肉电数据； S2、将S1中得到的特征数据进行双重特征选择，得到待分类数据； 所述双重特征选择包括第一次特征选择和第二次特征选择； 所述第一次特征选择使用KS检验和最大互信息系数MIC计算特征的综合评分，挑选每两类之间的有效特征； 所述综合评分为差异度评分与相关度评分的加权和； 所述第一次特征选择，包括： S21、选择a+1类数据中的任意两类，初始化特征选择次数为0； S22、确定所选两类间的有效特征数； S23、选取类间差异度最大的特征作为入选的第一个有效特征，并初始化特征序号为1； S24、计算未入选的特征的差异度评分； S25、计算未入选的特征的相关度评分； S26、计算未入选的特征的综合评分； S27、选取综合评分最高的特征作为下一个入选的有效特征； S28、特征序号加1，并判断特征序号是否等于有效特征数，若是，则跳至S29；否则跳至S24； S29、特征选择次数加1并判断特征选择次数是否等于aa+12，若是，跳至S210，否则选择a+1类数据中的另外两类，跳至S22，且所述另外两类不与之前选择过的两类完全相同； S2所述第一次特征选择结束后得到[aa+12]*N个有效特征；所述a为情绪障碍疾病的类别；N为每条待分类数据的特征数量； 所述第二次特征选择筛选所有类别之间的有效特征，基于所述[aa+12]*N个有效特征进一步选择出N个特征作为最终用于多分类的有效特征作为双重特征选择后的待分类数据； S3、将S2中得到的待分类数据按比例分为训练集与测试集； S4、将S3中得到的训练集送入分类器中进行训练，得到训练好的模型； S5、将S3中得到的测试集送入S4中训练好的模型中进行测试，得到分类结果。

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