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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的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：CN119202647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411313477.5，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的方法是由尹钟锐;陈刚;赵俊博设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的方法在说明书摘要公布了：一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的方法，该方法包括获取样本之间具有时序关系的表格数据X；利用策略网络计算各特征的不同特征转换操作的动作概率；并采样多个自动特征工程计划；生成若干含有扩展特征的表格；用于评估预选机器学习在各含有扩展特征的表格上的预选评估指标；加权所有表格上的预选评估指标计算奖励；迭代进行采样特征工程计划以及优化策略网络的过程；输出迭代过程中得到的选评估指标最好的特征工程计划。

本发明授权一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的方法在权利要求书中公布了：1.一种针对时序排列的结构化数据获得自动特征工程的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1获取样本之间具有时序关系的表格数据X；其中X是一个二维表格，其纵向有不同特征列组成，横向由不同的样本组成，其相邻的采样时刻间隔相同的时间； 2利用自动特征工程策略网络计算各特征的特征转换操作的动作概率；所述特征转换操作包括特征转换函数和转换函数的输入特征；所述策略网络包括组间特征策略网络和时序特征策略网络，具体为： 所述组间特征策略网络用于计算每个特征上的组间特征转换操作的概率，所述组间特征转换操作是指使用组间特征转换函数，将该组间特征转换操作作用于的特征与若干个其他特征作为输入特征的特征转换操作； 所述时序特征策略网络用于计算时序特征转换操作的概率；所述时序特征转换操作是指时序特征转换函数特征上的时序特征转化操作，具体为将时序特征转化操作作用于的特征上的一段固定长度时间窗口的样本当作一段时间序列，使用从一段时间序列提取一个特征值的时序特征函数提取特征的时序特征的操作； 3根据不同特征转换操作的动作概率采样多个自动特征工程计划；使用自动特征工程计划生成若干含有扩展特征的表格； 4评估预选机器学习在各含有扩展特征的表格上的预选评估指标，记录下生成预选评估指标最好的含有扩展特征的表格的自动特征工程计划；加权所有表格上的预选评估指标计算奖励； 5迭代进行使用优化后的策略网络采样特征工程计划，计算奖励，记录预选评估指标最好的特征工程计划，优化策略网络的过程，直到多次迭代无法获得预选评估指标更好的特征工程计划或达到迭代次数； 6使用预选机器学习算法在各含有扩展特征表格上的验证集的k折交叉验证的评估指标的加权平均作为奖励，使用近端优化策略PPO对策略网络进行优化，使得策略网络给出在预选机器学习算法评估指标更好的特征转换操作集，重复迭代步骤1到步骤5，直至输出迭代过程中得到的选评估指标最优的特征工程计划。

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