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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于多目标遗传算法的特征选择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：CN119577517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411764745.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多目标遗传算法的特征选择方法是由程敬亮;赵国桦;和孟佯;张勇;马潇越设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标遗传算法的特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多目标遗传算法的特征选择方法，包括S1、输入数据集，使用mRMR算法计算相关性以及冗余度；S2、使用特征权重向量fw存储每个特征评分后的权重信息；S3、根据特征权重fw初始化包含N个个体的种群P，并生成H个参考点；S4、交叉突变，形成新种群；S5、非支配排序；S6、种群归一化；S7、关联参考点；S8、精英选择；S9、重复步骤S4‑S8，直至达到最大迭代次数。本方法通过在种群初始化阶段加入过滤式mRMR算法，结合封装式算法形成混合特征选择方法，利用数据集的内部信息来辅助种群的初始化，引入最大相关性和最小冗余度来对原始数据集的特征进行评分，为种群初始化提供方向，使其更有方向性。

本发明授权基于多目标遗传算法的特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标遗传算法的特征选择方法，其特征在于，包括： S1、输入数据集，使用最大相关最小冗余算法计算特征与标签的相关性以及特征与特征之间的冗余度； S2、使用特征权重向量fw存储每个特征评分后的权重信息； S3、根据特征权重fw初始化包含N个个体的种群P，并生成H个参考点； S4、假设当前第t代的种群为Pt，对Pt进行交叉变异，产生子代Qt，然后将Pt和其子代Qt组合形成新种群Rt； 所述特征选择算法中包括快速位突变算子，所述快速位突变算子包括： 设定一个突变概率μ，通过 G＝μ×mincount0,count1 计算要翻转的基因个数，随机选择G个编码为0或编码为1的基因，对值进行翻转，count0表示编码为0的基因个数，count1表示编码为1的基因个数； S5、非支配排序，将新种群Rt分为不同的非支配水平F1、F2、F3…，其中上一级的个体将支配下一级的个体，任何个体都不会被同级的其他个体所支配； S6、种群归一化，将种群中所有个体的目标值缩放到参考点分布的超平面附近完成种群归一化； S7、关联参考点，为每个参考点提取一条从原点到参考点的参考线，种群内的个体与一个最近距离的参考线所对应的参考点相关联； S8、精英选择，将非支配排序后的个体逐级纳入新种群Pt+1中，直到有一个非支配级别Fl使得|Pt+1|≥N； 如果|Pt+1|＝N，Pt+1作为下一代种群，执行下一个循环，重复步骤S4-S8； 如果|Pt+1N，在Fl中选择K个个体，其中K＝N-|Pt+1|； K个个体选择时，首先计算每个参考点在Pt+1中关联个体的数量，然后选择在Fl中关联至少有一个参考点的关联个体，将该关联个体纳入Pt+1中，循环K次，直至得|Pt+1|＝N； S9、重复步骤S4-S8，直至达到最大迭代次数Tmax； 其中，在S4种群初始化时，使用二进制字符串来代表一个染色体，其中1代表该特征被选择，否则记为0，在一个D维数据集中，群体中的第i个染色体将被一个D比特的字符串编码： Xit＝xi,1,xi,2,...,xi,j xi,j∈{0,1},j＝1,2,...,D,i＝1,2,...,N 所述种群初始化包括： 在种群大小N，原始特征数量D，特征权重fw的种群中，选取一个随机数M，1＜M＜D，基于特征权重fw选择M个索引位，循环N次，使所有个体初始化完成，形成初始化种群Pt。

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