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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于近似粗糙集分辨力分类决策算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：CN114186630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202111501107.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于近似粗糙集分辨力分类决策算法是由国强;赵佳琦;王亚妮;戚连刚;尼古拉·卡留日内;乔勒纳果勒·列昂尼德设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近似粗糙集分辨力分类决策算法在说明书摘要公布了：本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括：利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力，将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树，测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上，提高分类决策时间效率和树形复杂度。

本发明授权基于近似粗糙集分辨力分类决策算法在权利要求书中公布了：1.一种基于近似粗糙集分辨力分类决策方法，其特征在于：包括以下步骤: 1航行参数组成spyplanefinder数据集，参数分别为：duration每个飞行段的飞行时间，box围绕每个飞行段绘制的矩形边界框的面积，speed飞行速度，altitude飞行垂直高度，steer指南针方位变化，squawk应答器发送代码，flight飞行总段数，observation应答器检测总数，上述参数duration、box、speed、altitude按照飞行段计算各自比例，参数steer按照8个划分的角度区间计算比例，构成31个条件属性集，构建训练信息系统训练信息系统,其中，为非空样本集，，表示属性集合，为条件属性集，为决策属性集，表示属性的值域，信息函数集是和的关系集；粗糙集近似度为； 2对于每个条件属性集中个属性取值的离散性，令取值种类大于10个为连续属性；循环调用条件属性，若属性是离散的，继续步骤3；若是连续的，进行步骤4； 3计算样本在条件下的各个取值属于决策值的隶属度； 4将条件取值排序并取唯一，顺序迭代每个取值，计算样本在条件下大于或小于等于条件取值属于决策属性值的隶属度； 5计算的条件属性集合包含的样本个数占总样本的比例为； 6计算条件下条件属性集合包含的样本个数占总样本的比例为； 7根据决策分辨力算法获得每个条件属性的，以最大决策分辨力的属性为该节点的tree.feature分裂特征，按照该属性取值继续分类； 8递归调用Step1构建分类决策树的内部节点，直到集合所有样本决策值完全相同或只包含单一条件属性，停止递归； 9输出构造决策树后，将新采集到的测试样本集代入到分类决策树中，得到叶子结点即为分类决策结果。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；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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