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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利高維特征提取方法、裝置、計算機設備及存儲介質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：CN114627965B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202210255363.4，技術領域涉及：G16B30/00；該發明授權高維特征提取方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由孫金輝;馬駿;王少軍設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本高維特征提取方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例屬于人工智能領域，涉及一種高維特征提取方法，包括獲取原始高維數據的特征數據，構建觀測數據樣本，其中，觀測數據樣本包括離散變量和連續變量；獲取類別標簽，根據類別標簽對連續變量進行分組，得到分組變量，計算分組變量的排序和；基于預設檢測算法對排序和進行計算得到評估參數，對所有評估參數進行轉置得到相關性向量，根據相關性向量對原始高維數據進行特征篩選得到標記特征；獲取目標特征篩選模型和連續參數，將標記特征和連續參數輸入至目標特征篩選模型中，計算得到目標降維特征。本申請還提供一種高維特征提取裝置、計算機設備及存儲介質。此外，目標降維特征可存儲于區塊鏈中。本申請實現了對高維數據的精確特征提取。

本發明授權高維特征提取方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種高維特征提取方法，其特征在于，包括下述步驟： 獲取原始高維數據的特征數據，構建每個所述特征數據的觀測數據樣本，其中，所述觀測數據樣本包括離散變量和連續變量，所述特征數據為組學數據，所述離散變量為所述原始高維數據的每個類別標簽下特征數據的特征值，所述連續變量為所述每個類別標簽下離散變量對應的連續變量； 獲取所述離散變量的類別標簽，根據所述類別標簽對所述連續變量進行分組，得到多個分組變量，計算每個所述分組變量的排序和； 基于預設檢測算法對每個所述特征數據的所有所述排序和進行計算，得到每個所述特征數據的評估參數，對所有所述評估參數進行轉置，得到所述原始高維數據的相關性向量，根據所述相關性向量對所述原始高維數據進行特征篩選，得到標記特征，所述標記特征為對所述原始高維數據進行初步篩選得到的特征數據； 獲取目標特征篩選模型和每個所述特征數據對應的連續參數，將所述標記特征和所述連續參數輸入至所述目標特征篩選模型中，計算得到所述原始高維數據的目標降維特征； 其中，所述計算每個所述分組變量的排序和的步驟，具體包括： 對所有觀測數據樣本的連續變量進行升序排序，得到每個連續變量的排列序號； 在得到分組變量時，獲取每個分組變量中所有連續變量的排列序號，對該排列序號進行求和，得到每個分組變量的排序和。

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