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龙图腾网获悉吉林大学;吉林大学深圳研究院申请的专利一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与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：CN115660025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211307323.6，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与选择方法是由康辉;王渤雄;李家辉;李洪娟设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与选择方法，包括：步骤一、从物联网环境网关中捕获流量数据，提取物联网流量特征数据；步骤二、对提取到的特征数据进行标准化预处理；步骤三、构建多目标联合特征选择的目标函数，利用目标函数评价特征子集；步骤四、通过改进的蜜獾算法求解特征子集，输出最优特征子集。能够从真实物联网流量环境中提取出特征进行选择分类，能够有效降低特征子集的维数，提高物联网设备分类效率，减少分类器的计算开销，减少运行时间。

本发明授权一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蜜獾算法的物联网设备识别特征提取与选择方法，其特征在于，包括： 步骤一、从物联网环境网关中捕获流量数据，提取物联网流量特征数据； 步骤二、对提取到的特征数据进行标准化预处理； 步骤三、构建多目标联合特征选择的目标函数，利用目标函数评价特征子集； 所述目标函数的公式为： 其中，fitness为适应度，ACC为当前模型在测试集上表现的准确率，num_feat为当前搜索个体选择的特征数，max_feat为特征总数，TP为被分类器预测为正样本的样本数目，TN为被分类器预测为负样本事实上为负样本的样本数目，FN为被分类器预测为负样本事实上为正样本的样本数目； 步骤四、通过改进的蜜獾算法求解特征子集，输出最优特征子集，包括： 步骤1、通过Sine混沌映射和种群过滤机制进行种群初始化； 步骤2、引入一种子种群机制，将当前种群划为两个子种群，并分别选出每个子种群的最优解，分别定义为当前算法的最优解和次优解，以最优解和次优解分别引导两个种群进行位置更新； 步骤3、对种群内个体的离散解空间的位置向量进行二进制映射； 步骤4、合并子种群，输出最优特征组合； 当迭代次数不满足终止条件时，则重复步骤2-4。

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吉林大学;吉林大学深圳研究院，其通讯地址为：130000 吉林省长春市前进大街2699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”。