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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估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：CN117436031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202311493590.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法是由常雷雷;张云硕;施凡;徐晓滨;曹友;侯平智;张泽辉;徐晓健;马枫设计研发完成，并于2023-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，该方法首先利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集，并划分训练集和测试集。其次将训练集按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集并且使用机器学习方法构建K个子模型，并计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度。然后根据计算得到的平均匹配度，计算子模型权重。最后融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出。本发明能够更加准确对煤矿开采工程进行安全评估，可以提高模型的预测精度和泛化能力。

本发明授权基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法在权利要求书中公布了：1.基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集；所述数据集中，输入包括隧道参数、地质条件参数和施工参数；输出为矿井沉陷值；步骤2、采集得到的多组数据，将前80％的数据划分为训练集DT，后20％的数据划分为测试集DV；步骤3、将训练集DT按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集，并且使用K个子数据集训练机器学习模型得到K个子模型；步骤4、计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度具体过程如下：4.1、计算测试数据对子数据集的匹配度；利用公式1计算第q个测试数据与第k个子数据集中第q个数据对之间关于第m个特征的匹配度 其中，表示第q个测试数据与第k个子数据集之间的距离，代表在测试数据集中第q组数据的第m个特征的标准化后的数据；代表在子模型k中第p组数据的第m个特征的标准化后的数据；4.2、利用公式2计算M个输入特征对于第k个子模型的平均匹配度 步骤5、根据计算得到的平均匹配度计算子模型权重wq,k；步骤6、根据模型权重wq,k，融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出yq；步骤7、使用测试数据集进行测试，对测试数据集的预测准确性进行验证。

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