温州大学大数据与信息技术研究院;温州大学陈慧灵获国家专利权
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龙图腾网获悉温州大学大数据与信息技术研究院;温州大学申请的专利一种基于改进的角蜥优化算法的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：CN120336792B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510771627.5，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于改进的角蜥优化算法的特征选择方法及系统是由陈慧灵;宋昊杲;陈丽燕;王炜炜;郑博利;王健;陈翼;李成业设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进的角蜥优化算法的特征选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的角蜥优化算法的特征选择方法及系统，涉及数据特征选择技术领域，包括：使用α‑促黑素率MSH、基于生物地理学习策略BLS、层次结构HS、角蜥优化算法HLOA、一般反向学习OBL和随即跟随RF更新个体位置，以构建改进的角蜥优化算法bROBEHLOA；根据医学数据集，初始化算法种群，使用邻近算法KNN模型获取种群的每个个体的适应度值，并使用bROBEHLOA算法寻找最优特征子集，当到达最大迭代次数时输出最优特征子集。本发明能够避免算法陷入局部最优解导致关键特征遗漏。
本发明授权一种基于改进的角蜥优化算法的特征选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的角蜥优化算法的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建改进的角蜥优化算法bROBEHLOA；其中，该算法对角蜥优化算法的改进包括以下步骤：使用BLS获取每个个体的样本向量索引，并根据样本向量索引更新个体位置；对更新的个体位置进行排序，获取排序中最优的三个个体并使用层次结构HS对最优的三个个体进行更新；使用一般反向学习OBL增加算法的搜索范围；根据增加的搜索范围，使用随即跟随RF对个体进行更新； 对获取的医学数据集进行特征选择，初始化算法种群中表示特征子集的每个个体；使用训练后的邻近算法KNN模型获取特征子集的分类结果，将分类准确率作为每个个体的适应度值；使用bROBEHLOA算法从初始化的种群中寻找最优适应度值特征子集，当到达最大迭代次数时输出最优特征子集。
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温州大学大数据与信息技术研究院;温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市龙湾区创新创业新天地一期1号楼727-731、739-743室；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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