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龙图腾网获悉江西药葫芦科技有限公司申请的专利一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理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：CN116226759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211687047.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理系统是由雷桂根;李书妤;张晓燕;雷浩天;雷浩群设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理系统。所述数据采集模块，用于采集药品的特征数据，并对药品特征数据进行归一化预处理，以获取归一化药品特征数据；所述数据分析模块，用于对药品预处理后的特征数据进行分析；所述标签划分模块，用于提供药品标签分类服务，结合药品的数据特征，对不同数据特征的药品进行分类；所述环境监测模块，用于监测存放药品的库房提供实时环境数据，方便药品的存储和管理；所述数据可视化模块，用于提供可视化界面，显示药品标签分类数据，帮助药品管理员实时获取药品信息。本发明对药品进行多标签分类，实现对药品的层次化管理、对药品信息检索的高效化。

本发明授权一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度森林多标签分类学习模型的药品分类管理系统的使用方法，其特征在于：药品分类管理系统包括依次通信连接的数据采集模块、数据分析模块、标签划分模块、环境监测模块、数据可视化模块；所述数据采集模块，用于采集药品的特征数据，并对药品特征数据进行归一化预处理，以获取归一化药品特征数据；所述数据分析模块，用于对药品预处理后的特征数据进行分析；所述标签划分模块，用于提供药品标签分类服务，结合药品的数据特征，对不同数据特征的药品进行分类；所述环境监测模块，用于监测存放药品的库房提供实时环境数据，方便药品的存储和管理；所述数据可视化模块，用于提供可视化界面，显示药品标签分类数据，帮助药品管理员实时获取药品信息；药品的特征数据包括药品的生产日期、贮藏环境、药品形态、适用人群、主治功能； 其步骤为： S01、采集包括药品功能、药品生产季度、药品贮藏环境、药品形态、药品使用率在内的药品的特征数据，并对这些数据进行归一化预处理，以获取归一化数据； S02、把药品的特征属性提取出来转化成一维向量，即嵌入向量，再根据药品不同的特征属性，将药品特征属性作为数据标签，转化成由0和1构成的独热数组； S03、药品的多标签分类数据集X,Y的基本信息中，X为药品属性，Y为标签，样本数为n，标签总数为m；给定标签空间为Y＝{Y1,Y2,…,Ym}，一个具有k个药品特征的xi样本由标签空间Y中的一个子集y赋值；两个不同标签之间的相关性用克莱姆相关系数来评价，不同标签之间的不平衡程度可以通过不平衡比例来衡量；标签的整体不平衡量用MeanIR来衡量，MeanIR表示药品标签的概率均值，MeanIR的显著性用标准变异系数CV来衡量； S04、对药品数据进行基于滑动窗口的多粒度扫描，生成低维药品特征向量，再将这些特征向量组合到不同的标签上；然后使用级联随机森林，通过已经生成的药品特征向量数据集在级联随机森林模型上进行训练，用训练好的级联随机森林模型对每个标签进行概率预测，并将其拼接到原始特征上；根据最大聚合值取其类，得到药品标签分类结果； S05、将分类好的药品根据保存特性分别放在对应的库房进行储存，并用高精度测量温湿度以及光照强度的集成芯片实时检测药品所处环境数据，将这些数据拼接在药品标签上； S06、将前述步骤中生成的药品数据通过数据可视化模块实现药品分类管理的可视化，可视化界面显示各类药品所对应的特征标签类别、药品所处的实时环境数据和药品数量。

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