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龙图腾网获悉西安星讯智能通信科技有限公司申请的专利一种VR仿真数据智能分类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：CN120744704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511212075.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种VR仿真数据智能分类方法是由刘幸;陈苏平;张磊;卢宇森;冯兴龙;祖瑾伟;张亚飞;付朋伟;冯朝阳设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种VR仿真数据智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种VR仿真数据智能分类方法；本发明的方案能够获取历史VR仿真场景中的多个关键词，对所述关键词获取对应特征，以计算关键词间的相似度，得到所述对应特征和关键词间的隶属度，利用所述对应特征和关键词间的隶属度，得到各关键词的分类权重，并通过所述分类权重得到决策树重要性对XGboost模型进行训练，将当前仿真数据输入训练后的所述XGboost模型中，以实现对所述当前仿真数据进行分类。本发明通过根据当前VR仿真场景下拟定的仿真场景关键词与XGboost模型得到的关键词间的相似度确定当前VR仿真场景下仿真数据的最终分类结果，有效提高VR仿真数据的分类速率及准确度。

本发明授权一种VR仿真数据智能分类方法在权利要求书中公布了：1.一种VR仿真数据智能分类方法，其特征在于，包括： 获取历史VR仿真场景中的多个关键词，对所述关键词获取对应特征，以计算关键词间的相似度，得到所述对应特征和关键词间的隶属度，其中，所述关键词间的相似度通过计算关键词对应的特征直方图的相似度得到，所述特征直方图的相似度通过对关键词中包含的多种特征统计得到，所述隶属度是用来表征关键词和对应特征之间的关联程度；隶属度为： ； 为第f种特征对第k个仿真场景中第i个关键词的隶属度；为第k个仿真场景中含有f种特征的第i个关键词和第j个关键词的特征直方图间的相似度；Hk为第k个仿真场景中关键词组合总数，为平均值函数，为第k个仿真场景中除去第f种特征后的第i个关键词下的其他特征中的第种特征与第j个关键词下特征的余弦相似度；利用所述对应特征和关键词间的隶属度，得到各关键词的分类权重，并通过所述分类权重得到决策树重要性对XGboost模型进行训练；各关键词的分类权重为： ； 为历史VR仿真场景下第f种特征对应历史仿真数据的第i个关键词的分类权重；n为第k个仿真场景中关键词的总数；K为历史VR仿真场景的总数； 决策树重要性为： ； 为XGboost模型中第v个决策树的决策重要性；为第v个决策树上分配到的历史仿真数据的分类准确性； 历史仿真数据的分类准确性为： ； 为第f种特征的关键词总数；为第v个决策树上分配到的历史仿真数据的种类总数；为第v个决策树上第f种特征对应历史仿真数据分类为第i个关键词的分类准确性；将当前仿真数据输入训练后的所述XGboost模型中，以实现对所述当前仿真数据进行分类。

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