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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种融合多评价指标的多轮投票集成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：CN121524963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610053921.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种融合多评价指标的多轮投票集成方法是由邓吉秋;陈建廷;邱蓝设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多评价指标的多轮投票集成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种融合多评价指标的多轮投票集成方法，通过建立多轮投票机制，在第一轮投票中以各基模型的预测结果构成的原始数据集为输入，通过筛选每一种评价指标下表现最好的几种基模型的组合来集中不同机器学习模型的优点，综合考虑各机器学习模型的预测结果，在第二轮投票中以模型组合的第一轮投票集成结果为输入，即将第一轮投票结果进行第二轮投票，降低方差和偏差，以得到精确度更高的结果，提高了机器学习模型的泛化能力，综合各机器学习模型的优点，解决了传统的基于投票集成的集成机器学习方法，仅对单一机器学习模型进行多种不同项目调整的投票集成，存在过拟合风险的问题。

本发明授权一种融合多评价指标的多轮投票集成方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多评价指标的多轮投票集成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A1：构建m种基模型，选取n种评价指标，每个基模型包括一种机器学习模型，每一个基模型的预测结果均包括对应地理空间数据样本的定性数据：滑坡标签和定量数据：滑坡概率； 步骤A2：向所有基模型输入相同的样本集并获得预测结果，以样本集中各样本的真实标签为基准，按样本的序号汇总预测结果并存入原始数据集，各基模型获取其所有预测结果分别在各评价指标下的原始评价结果并存入原始评价数据集； 所述样本集包括若干地理空间数据样本，所述地理空间数据样本包括若干属性信息，所述预测结果包括对应地理空间数据样本的定性数据：滑坡标签和定量数据：滑坡概率，并存入原始数据集； 步骤A3：以原始数据集为投票对象，分别对各评价指标的原始评价结果按优劣顺序排序，由每类评价指标前若干个原始评价结果对应的基模型分别构建模型组合，按以下投票集成过程进行第一轮投票： 对各模型组合，通过预先构建的投票集成机制在原始数据集中将其对应的预测结果按样本的序号投票集成，获取第一轮投票集成结果并存入中间数据集； 获取各模型组合的第一轮投票集成结果分别在各评价指标下的中间评价结果并存入中间评价数据集； 步骤A4：以中间数据集为投票对象，以步骤A3中相同的投票集成过程进行第二轮投票，获得第二轮投票集成结果和最终评价结果，并分别存入最终数据集和最终评价数据集； 步骤A5：以最终数据集作为统一预测结果输出，以最终评价数据集作为统一评价指标输出，所述最终数据集包括是否发生滑坡的预测标签和预测滑坡概率。

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