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龙图腾网恭喜山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法及系统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：CN119669716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510168242.X，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法及系统是由郭莹;岳龙飞;张虎;陈静;王继彬;王筠;郑振坤;刘袁和设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法及系统，属于机器学习领域，包括：对净水厂数据进行预处理；执行改进鸽群算法，对鸽群进行评估；将适应度最低的鸽子的位置及速度赋予给全局最优鸽子；更新鸽子速度，并利用Sigmoid函数转换鸽子速度，根据Sigmoid函数的输出值更新鸽子位置；当达到迭代停止条件时，返回全局最优鸽子；否则，将鸽群进行变异，通过利他主义更新位置和速度；将变异完成的鸽子根据适应度值排名，计算理想目的地，更新鸽群位置；本发明通过设置自适应迭代地图和罗盘因子，同时引入利他主义机制，使鸽子个体之间能够进行信息交互和协作，促进群体的共同进化，进一步优化其搜索能力。

本发明授权基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进鸽群优化算法水质异常检测特征选择方法，其特征在于，包括：步骤1：对净水厂数据进行预处理；净水厂数据包括：数个设备动力水压状态、复合硫酸氢钠加药状态、复合硫酸氢钠缺药报警状态、复合氯酸盐加药状态、复合氯酸盐缺药报警状态、发生器运行状态、复合加药药量、手动加药药量、流量加药药量；步骤2：对当前迭代条件进行评估，当前迭代条件为最大迭代次数，满足条件则执行步骤3，否则执行步骤6；步骤3：执行改进鸽群算法，对鸽群进行适应度评估；步骤4：将适应度最低的鸽子的位置及速度赋予给全局最优鸽子；执行步骤5和步骤6；步骤5：更新鸽子的速度值，并利用Sigmoid函数转换鸽子速度，然后根据Sigmoid函数的输出值更新鸽子位置；通过式2更新R，通过式3更新鸽子的速度值，公式如下所示： Vit+1＝Vit*e-Rt+rand*Xg-Xit；3其中，R是自适应迭代地图和罗盘因子，rand是[0,1]范围内的均匀随机数，Xg表示全局最优鸽子个体的位置，Xit表示迭代t次时鸽子的当前位置，Vit表示迭代t次时鸽子的当前速度；Vit+1表示迭代t+1次时鸽子的当前速度；c为引入的常数，te表示为鸽群总迭代次数，ti表示为当前鸽群迭代次数；返回至步骤2；步骤6：当达到迭代停止条件时，返回全局最优鸽子；否则，将鸽群进行变异；通过利他主义更新位置和速度；将变异完成的鸽子根据适应度值进行排名，计算理想目的地，更新鸽群位置；首先评估每个鸽子在前一次迭代中适应度值即比较适应度值的大小，并相应地对得到的所有的适应度值从小到大进行排序，保留精英鸽子，精英鸽子是指完成适应度排序后，适应度值前k％的鸽子，让它们收敛到最优解；对于剩下的鸽子，允许排序在前一半的鸽子即较优鸽子与后一半的鸽子即较弱鸽子成对地表现出利他行为，即将排序在前一半的鸽子位置和速度赋值给后一半的鸽子；设置随机值，如果随机值大于p且小于p+γ，则特定鸽子被选中的概率位于p,p+γ范围内，特定鸽子是指将被执行变异的鸽子；其中，γ是所执行变异的区间值，p为起始值；较优鸽子的速度通过式6进行变异，位置通过式7进行变异；如下式所示： 其中，vgood_idx表示速度，good_idx表示选取较优比例后的较优鸽子的索引值，bad_idx表示选取较弱鸽子的索引值，Xgood_idx表示位置；返回至步骤3；预处理后的净水厂数据作为数据集，使用改进后的鸽群算法对数据集进行特征选择，特征选择后的数据集为特征子集；利用特征子集训练基于决策树算法的模型；将数据集中的每一条数据进行判断，判断其是否为水质异常。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19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”。