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龙图腾网获悉长春职业技术大学申请的专利一种基于群智能算法的数据降维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：CN121350547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511905530.5，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于群智能算法的数据降维特征选择方法是由冯竞慧设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于群智能算法的数据降维特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于群智能算法的数据降维特征选择方法，涉及大数据分析技术领域，包括将初始化二进制编码映射至Grassmann流形，生成初始点位置，通过向量转移算子获得方向向量，结合混合量子旋转门更新粒子位置，生成实值评分向量，通过Sigmoid函数生成更新编码向量，结合适应度进行个人与全局最佳的更新，达到最大迭代次数后输出最优特征子集；引入香农熵与拉普拉斯分数联合评估机制，提高特征贡献度评估的精度与鲁棒性，构建基于持久同调的拓扑保持度指标，提升降维后的结构稳定性与解释性，融合Grassmann流形优化与混合量子旋转门搜索策略，避免群智能算法陷入局部最优。

本发明授权一种基于群智能算法的数据降维特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群智能算法的数据降维特征选择方法，其特征在于：包括，收集多模态数据并进行预处理，得到结构化高维样本矩阵，对结构化高维样本矩阵进行筛选，形成特征列表，基于特征列表，对每个特征计算香农熵和局部密度波动指数，对两者进行加权求和得到特征贡献度评分，通过筛选构建候选特征矩阵和候选特征集合； 基于候选特征集合设定粒子数量，生成每个粒子的初始化二进制编码并得到子特征矩阵，基于候选特征矩阵和子特征矩阵，构建依赖距离矩阵，使用Vietoris‑Rips复形生成基准持久图和子特征持久图，计算整体差异度和整体偏离程度，映射为拓扑保持度，并构建适应度函数； 遍历所有粒子获得初始适应度集合，得到个人历史最佳位置与全局历史最佳位置，将初始化二进制编码映射至Grassmann流形，生成初始点位置，通过向量转移算子获得方向向量，结合混合量子旋转门更新粒子位置，生成实值评分向量，通过Sigmoid函数生成更新编码向量，结合适应度进行个人与全局最佳的更新，达到最大迭代次数后输出最优特征子集，构建最优特征矩阵，通过降维法得到低维表示矩阵。

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长春职业技术大学，其通讯地址为：130033 吉林省长春市南关区卫星路3278号；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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