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龙图腾网获悉宝鸡文理学院申请的专利针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择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：CN115577254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210139889.6，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法是由李艳颖;张宝双;柴政;龚欢欢;张姣妮;王夏琳设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法，包括：S1，对原始特征空间进行划分，生成包含若干相同大小且不相交的随机子空间的多个特征分区；S2，在每个随机子空间中使用ReliefF或Relief算法来获得特征的局部权重，然后将每个特征分区中随机子空间的局部权向量进行组合，得到全权重向量；S3，将多个特征分区的全权重向量集成到每个特征的最终权重向量中，即通过对多个特征划分的权重得分进行平均，得到所有特征的最终权重向量。本发明充分考虑了子空间的多样性和特征选择过程中样本对特征的贡献信息，且具有在高维空间中探索每个子空间的能力。

本发明授权针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种针对高维图像大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法，其特征在于，包括： S1，对原始特征空间进行划分，生成包含若干相同大小且不相交的随机子空间的多个特征分区；所述S1包括： 将所述特征分区表示成： ， 其中，表示第个特征分区； 表示中的第个随机子空间； 表示中随机子空间的个数； 在生成每个特征分区时，每次随机采样[]个特征且不重复采样，直到所有特征都已采样，并且当剩余特征不足[]时，剩余特征组成一个随机子空间，其中[]表示截断取整的值，表示特征的总个数；是一个超参数； 将中的第个随机子空间可以标记成： ， 其中表示随机子空间中第1个特征； 表示随机子空间中第2个特征； 表示随机子空间中第个特征； 表示随机子空间中特征个数； 重复和随机地生成特征分区，得到多个特征分区的集合可以表示为： ， 其中，表示生成的第1个特征分区； 表示生成的第2个特征分区； 表示生成的第个特征分区； M表示特征分区的数量； S2，在每个随机子空间中使用ReliefF算法来获得特征的局部权重，然后将每个特征分区中随机子空间的局部权向量进行组合，得到全权重向量； S3，将多个特征分区的全权重向量集成到每个特征的最终权重向量中，即通过对多个特征划分的权重得分进行平均，得到所有特征的最终权重向量，如果最终权重向量中的特征权重大于平均值，则选择该特征作为所选特征的子集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宝鸡文理学院，其通讯地址为：721016 陕西省宝鸡市渭滨区石鼓镇宝光路44号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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