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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利特征选择方法、装置及设备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：CN116955980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310582737.8，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权特征选择方法、装置及设备是由许长桥;董伟;周赞;杨树杰设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征选择方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种特征选择方法、装置及设备，该方法包括：基于目标数据集中多种待选特征的总数量，获取各哈里斯鹰的初始位置向量；基于特征指示函数模型、哈里斯鹰适应度函数模型和各哈里斯鹰的初始位置向量，确定目标位置向量；通过特征指示函数模型，将目标位置向量转换为目标指示向量，目标指示向量中包括多种待选特征各自对应的指示值，指示值为预设值时用于表征选定对应的待选特征；将多种待选特征中预设值对应的待选特征，选定为目标特征。本发明实施例提供的特征选择方法、装置及设备用于解决从数据集的多个特征中选择有价值的特征的问题。

本发明授权特征选择方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种特征选择方法，其特征在于，包括： 基于目标数据集中多种待选特征的总数量，获取各哈里斯鹰的初始位置向量，所述初始位置向量中包括所述总数量个位置；其中，所述目标数据集包括CIFAR10； 基于特征指示函数模型、哈里斯鹰适应度函数模型和所述各哈里斯鹰的初始位置向量，确定目标位置向量；所述基于特征指示函数模型、哈里斯鹰适应度函数模型和所述各哈里斯鹰的初始位置向量，确定目标位置向量，包括：针对第i次迭代执行如下操作：获取所述各哈里斯鹰的位置向量i；通过所述特征指示函数模型，将所述各哈里斯鹰的位置向量i，转换为所述各哈里斯鹰的指示向量i；确定所述各哈里斯鹰的指示向量i的准确率；通过所述哈里斯鹰适应度函数模型，对所述各哈里斯鹰的指示向量i的准确率进行处理，得到所述各哈里斯鹰的位置向量i对应的适应度；将各位置向量i和待选位置向量（i-1）中所述适应度最小的位置向量，确定为待选位置向量i；更新所述各哈里斯鹰的位置向量i，得到所述各哈里斯鹰的位置向量（i+1）；将i加1，重复执行所述操作，直至在i等于预设迭代次数的情况下，将待选位置向量i确定为所述目标位置向量；初始时，i等于1，所述哈里斯鹰的位置向量i为所述哈里斯鹰的初始位置向量；所述特征指示函数模型为：；其中，表示所述目标位置向量，表示中的第个位置，，表示对应的待选特征被选定的概率，表示所述目标指示向量，表示随机数生成函数，所述随机数生成函数用于生成位于0和1之间的随机数；所述哈里斯鹰适应度函数模型为：；其中，表示所述位置向量i，为所述位置向量i对应的适应度，为预设调节参数值，为基于所述指示向量i的准确率，表示所述指示向量i中预设值的总数量，表示所述多种待选特征的总数量； 通过所述特征指示函数模型，将所述目标位置向量转换为目标指示向量，所述目标指示向量中包括所述多种待选特征各自对应的指示值，所述指示值为预设值时用于表征选定对应的待选特征； 将所述多种待选特征中所述预设值对应的待选特征，选定为目标特征。

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