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龙图腾网获悉同济大学;绿盟科技集团股份有限公司申请的专利一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统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：CN116257759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310215953.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统是由史扬;曹凌云;刘文懋;高翔;尤扬;李一珉设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统在说明书摘要公布了：一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统，包含模块：Ⅰ、结构化数据处理模块；Ⅱ、数据标签化处理模块；Ⅲ、属性列数据窗口化转换模块；Ⅳ、自编码特征提取器构建与训练模块；Ⅴ、窗口化属性数据特征变换模块；Ⅵ、数据分类神经网络构建与训练模块；Ⅶ、数据分级多层感知机回归模型构建与训练模块；Ⅷ、数据分类分级预测模块。本发明利用已构建规则化方法和关键词词库对拟输入模型训练的数据进行标签化处理解决全依赖人工标签化处理的问题。人工特征和深度神经网络自动化特征相结合，为结构化数据属性列特征提取提供了思路，并能有效完成数据分类分级。

本发明授权一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络模型的结构化数据智能分类分级系统，其特征在于，包含模块： Ⅰ、结构化数据处理模块； Ⅱ、数据标签化处理模块； Ⅲ、属性列数据窗口化转换模块； Ⅳ、自编码特征提取器构建与训练模块； Ⅴ、窗口化属性数据特征变换模块； Ⅵ、数据分类神经网络模型构建与训练模块； Ⅶ、数据分级多层感知机回归模型构建与训练模块； Ⅷ、数据分类分级预测模块； 所述属性列数据窗口化转换模块：步骤S9、S10、S11，其中， 步骤S9：设置窗口包含对窗口大小和窗口步长的设置； 步骤S10：利用窗口大小以窗口步长为滑动距离，提取属性列数据； 步骤S11：结合该列标签，得到标签化实例集合； 所述窗口化属性数据特征变换模块：包含步骤S12、S13，和步骤S17、S18、S19，其中， 步骤S12：实例统计特征提取利用专家知识设计基础统计特征及其转换来表征该实例； 步骤S13：对于实例转化统计特征，对属性列数据实例统计特征进行归一化处理； 步骤S17：在实例向量化之前，对实例进行归一化处理，提供给S18； 步骤S18：利用预训练自编码特征提取器模型，进入S19； 步骤S19：将归一化实例利用预训练自编码特征提取器对标签化且归一化的实例进行编码； 在上述窗口化属性数据特征变换模块中，步骤S12、S13、S17、S19将同一实例变换为统计特征和自编码器向量化特征表示。

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