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龙图腾网获悉中科世安技术有限公司申请的专利基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法、装置、设备、介质及产品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：CN119760488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510264674.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法、装置、设备、介质及产品是由李梦林;张阳;丁鹏;王新峰;邱腾飞设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域。该方法首先获取使用传感器监测的零件不同部位、不同加工阶段的包含多个维度特征的零件尺寸数据；然后对零件尺寸数据进行数据预处理，得到预处理后零件尺寸数据；基于粒度和弹性网络改进遗传算法的适应度函数，形成特征选择遗传算法；使用特征选择遗传算法筛选预处理后零件尺寸数据的多个维度特征，得到最优特征子集；从预处理后零件尺寸数据中提取出与最优特征子集对应的特征数据，构建特征数据集；基于特征数据集，使用证据K近邻模型进行零件质量等级分类，能够显著提高不确定数据环境下零件质量等级分类的效率和准确性。

本发明授权基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定数据模式分类的零件质量等级分类方法，其特征在于，包括： 获取使用传感器监测的零件不同部位、不同加工阶段的包含多个维度特征的零件尺寸数据； 对零件尺寸数据进行数据预处理，得到预处理后零件尺寸数据； 基于粒度和弹性网络改进遗传算法的适应度函数，形成特征选择遗传算法； 所述基于粒度和弹性网络改进遗传算法的适应度函数，形成特征选择遗传算法，具体包括： 使用遗传算法中每个个体的染色体代表一组特征选择方案，染色体上的每个基因代表是否选中对应的特征；假设种群中有个个体，每个个体的基因编码长度为，用来表示第个个体的染色体，其中表示的第个基因位；；；整个种群表示为； 假设是当前代的种群，包含当前代的所有基因，且表示当前代种群中所有选中的基因，根据公式计算当前代个体的粒度；其中是当前代染色体中选中的特征子集，，为选中的染色体条目数量；是特征子集中选中的特征数量；是当前代基因总数； 弹性网络通过交叉验证计算折叠数据的预测误差；其中是测试样本的真实标签；是测试样本的预测标签；为测试样本数量； 基于当前代个体的粒度和预测误差构建基于粒度和弹性网络的改进适应度函数；其中为权重因子；为当前代计算的适应度值； 将改进适应度函数作为遗传算法的适应度函数，形成特征选择遗传算法； 使用特征选择遗传算法筛选预处理后零件尺寸数据的多个维度特征，得到最优特征子集； 从预处理后零件尺寸数据中提取出与最优特征子集对应的特征数据，构建特征数据集； 基于特征数据集，使用证据K近邻模型进行零件质量等级分类。

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