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龙图腾网获悉温州医科大学附属第一医院申请的专利一种医学临床数据的特征提取方法、系统、设备和介质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：CN120748601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511247533.4，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种医学临床数据的特征提取方法、系统、设备和介质是由李成业;吴佩亮;林鹏程;徐含烟;于孙越;陆佳楠;余素丹;陈慧灵设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学临床数据的特征提取方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学临床数据的特征提取方法、系统、设备和介质，其涉及数据处理技术领域。包括：获取医学临床数据集；通过基于生物地理学的学习策略替代苔藓优化算法的苔藓繁殖机制，移除苔藓优化算法的隐生作用，并引入双模传播搜索，得到生物学习苔藓优化算法；通过所述生物学习苔藓优化算法在医学临床数据集的特征提取过程中寻找与样本分类最为相关的临床特征子集；采用K近邻分类器对与样本分类最为相关的临床特征子集进行数据分类，得到医学临床数据的最优临床特征子集。本发明弥补苔藓优化算法对最优解局部开发能力不足的缺陷，有效提升算法收敛精度。

本发明授权一种医学临床数据的特征提取方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种医学临床数据的特征提取方法，其特征在于，包括： 获取医学临床数据集，所述医学临床数据集包括：血液检查数据和临床数据集； 通过基于生物地理学的学习策略替代苔藓优化算法的苔藓繁殖机制，移除苔藓优化算法的隐生作用，并引入双模传播搜索，得到生物学习苔藓优化算法；通过所述生物学习苔藓优化算法在医学临床数据集的特征提取过程中寻找与样本分类最为相关的临床特征子集； 采用K近邻分类器对与样本分类最为相关的临床特征子集进行数据分类，得到医学临床数据的最优临床特征子集； 其中，通过所述生物学习苔藓优化算法在医学临床数据集的特征提取过程中寻找与样本分类最为相关的临床特征子集，具体包括： 初始化苔藓种群，每个苔藓个体表征候选医学临床数据且具有独立的特征值，得到特征值集合；对特征值集合进行特征选择，得到最优特征子集； 采用基于生物地理学的学习策略构建与最优特征子集对应的示例向量集合，按照苔藓个体的自身历史最优解对示例向量集合中的粒子进行排序，得到各个粒子的排序值；根据各个粒子的排序值向最优特征子集所对应的苔藓个体分配迁入率和迁出率；根据迁入率和迁出率进行双模传播搜索，以动态更新苔藓个体的位置，得到全局最优解，所述全局最优解为与样本分类最为相关的临床特征子集。

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医科大学附属第一医院，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区南白象街道上蔡村；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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