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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種泛化特征空間數據流的分類方法及其裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115409093B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210967620.7，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種泛化特征空間數據流的分類方法及其裝置是由孫建彬;趙蕊蕊;游雅倩;姜江;于海躍;楊克巍;涂莉;葛冰峰;趙青松設計研發完成，并于2022-08-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種泛化特征空間數據流的分類方法及其裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種泛化特征空間數據流的分類方法及其裝置，所述方法為當一個新的泛化特征空間數據流到達時，基于MRMR算法進行特征選擇，當前選擇的特征與目前存儲的特征被分為3類：active,new,silent，然后將數據中包含的信息壓縮到與各個特征關聯的參數中，當active不為空時，基于active特征構建的ERRule分類器的輸出被用作相應特征的緊湊表示，用于學習new特征相關的知識；最后學習過程結束后，必要情況下執行基于每個特征的激活頻率和權重的后續特征選擇過程，以滿足存儲和計算需求。通過所述方法解決了泛化特征空間數據流的學習問題，同時采用不同的策略解決了不同情況下的泛化問題。

本發明授權一種泛化特征空間數據流的分類方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.一種泛化特征空間數據流的分類方法，其特征在于，所述方法包括： 對階段t到達的數據流先進行特征選擇，然后將階段t所選特征和階段t-1的全局特征空間中存儲的特征分別歸入new特征集、active特征集和silent特征集，所述new特征集為階段t被引入的特征，所述active特征集為階段t之前引入并存儲的特征，所述silent特征集為階段t之前已經出現但在階段t沒有重新出現的特征； 當active特征集為空，用階段t所選特征構建動態證據推理規則分類器，得到準確率acct和分類器參數part； 當active特征集不為空，則更新active特征集中每個特征的激活頻率，并根據階段t-1的分類器參數part-1構建與active特征集匹配的動態證據推理規則分類器，得到階段t數據流的初始準確率和初始融合結果，然后判斷new特征集是否為空； 若active特征集不為空且new特征集不為空，則先將所述初始融合結果與new特征集合并得到然后基于構建動態證據推理規則分類器，得到準確率acct和分類器參數part，所述分類器參數part存儲訓練后參數中與new特征有關的參數； 若active特征集不為空且new特征集為空，使用所述初始融合結果替換active特征集得到然后基于構建動態證據推理規則分類器，得到準確率acct和分類器參數part； 根據所述準確率acct和分類器的參數part，更新階段t的全局特征空間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。