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龙图腾网获悉郑州大学;郑州经贸学院申请的专利一种基于多模态多目标的特征选择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：CN115511038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202110693647.7，技术领域涉及：G06F18/2111；该发明授权一种基于多模态多目标的特征选择算法是由王艳丽;梁静;岳彩通;胡毅;崔丹丹设计研发完成，并于2021-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态多目标的特征选择算法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态多目标的特征选择算法，该算法包括以下步骤：对训练数据集进行初始化种群个体，对生成的种群个体进行非支配排序；以KNN的预测精度和选择的特征个数计算适应度值和SDE指标值；根据SDE指标值计算FER值；根据FER值采用轮盘赌策略选中父代个体，通过变异和交叉操作生成新个体，将新个体再进行非支配排序和变异操作；形成新种群，并计算适应度值，将新种群与初始化种群放入档案集中，并进行非支配排序和计算相应的SDE指标值，以帕累托前沿数最下和SDE指标值最下为准则保留档案集中前N个个体。本发明搜索多个最优或次优特征子集，这些解集可用于设计选择特征数量少、分类精度高的学习器以供决策者进行选择。

本发明授权一种基于多模态多目标的特征选择算法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态多目标的特征选择算法，其特征在于：用于乳腺癌特征选择，包括以下步骤： 1采用十折交叉验证方法将初始数据集分为训练数据集和测试数据集，训练数据集用于计算每个个体的适应度，测试数据集用于验证分类的结果； 2对训练数据集进行初始化种群个体，随机对每个个体进行编码，“1”代表对应特征被选择，“0”代表未被选择，对生成的种群个体进行非支配排序； 3以KNN的预测精度和选择的特征个数计算每个个体的适应度值，并计算SDE指标值；所述的特征为乳腺癌特征的变量信息，具体为切片的厚度、细胞形状的均匀性；其中，SDE指标值采用公式1进行计算： 1 其中，表示P的第i个目标值，M为目标个数，个体P的值定义为该个体与种群中其他个体之间最小偏移密度估计距离； 4根据适应度值的SDE指标值计算每个个体的适应度欧式距离比FER值；根据FER值，采用轮盘赌策略选中父代个体；通过变异和交叉操作生成新个体； 5将步骤4中得到的新个体再进行非支配排序，选择排序在前50%的种群个体采用DErand2策略进行变异操作，并对变异过程中超出边界的个体进行边界处理；其中，DErand2策略的表达式如下： 2 其中，r1i,r2i,r3i,r4i,r5i为[1,NP]内整数的互异个体索引号，且与索引号i不同，，F为缩放因子，NP为种群大小，G为迭代次数；对于变异过程中超出边界的个体进行边界处理，其计算公式如3所示： 3 其中，F取0.9；指的是目标向量； 6将步骤4和5所得个体合并形成新种群，并计算适应度值； 7将步骤6的新种群与步骤2中的初始化种群放入档案集中，并对档案集中个体进行非支配排序和计算相应的SDE指标值； 8以步骤7档案集中个体的帕累托前沿数最下和SDE指标值最下为准则选取档案集中前N个个体作为保留下来的个体。

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郑州大学;郑州经贸学院，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新区科学大道100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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