上海大学费敏锐获国家专利权
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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于进化神经网络的科技服务资源分类方法、系统及其计算机可读存储介质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：CN115795035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211527115.7，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权基于进化神经网络的科技服务资源分类方法、系统及其计算机可读存储介质是由费敏锐;吴限;周文举;仵大奎;易开祥;徐昱琳设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于进化神经网络的科技服务资源分类方法、系统及其计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于进化神经网络的科技服务资源分类方法，该方法利用新型优化算法结合极限学习机网络，同时优化随机隐藏层和输出层参数，提高科技服务资源分类模型训练效率的同时，增强文本数据分类准确率，能够对汇集的科技服务资源按照行业划分进行自动化分类和整合。还包括一种相应的系统，具体包括：数据集构建模块，抽取不同类型资源数据，按行业划分类别并添加标签，构建分类训练和测试数据集；数据预处理模块，清洗数据集数据，并进行汉语分词、去停用词、Word2Vec向量化处理，得到所有数据的特征向量和词库；网络进化模块，基于榕树生长优化算法BTGO算法与ELM构建进化神经网络，应用新型更新算子优化隐藏层和输出层参数；资源分类模块，使用进化得到的神经网络模型，对科技服务资源测试集的文本数据进行模型评估，并对未知数据进行自动化资源分类。
本发明授权基于进化神经网络的科技服务资源分类方法、系统及其计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于进化神经网络的科技服务资源分类方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 1抽取不同类型的科技服务资源数据，根据科技服务行业分类对每条数据划分类别并添加标签，构建分类训练和测试数据集； 2对数据集的文本数据进行汉语分词、去停用词处理，使用Word2Vec方法进行文本向量化，得到各数据的特征向量和词库，用于后续模型进化与评估； 3基于榕树生长优化BTGO算法与ELM构建进化神经网络，同时对神经网络随机参数和输出层参数进行优化，以提高网络分类准确率的同时增强收敛速度，得到最佳网络模型用于资源分类； 4使用上述获得的最终神经网络模型，对所述科技服务资源数据的测试数据集的文本数据进行模型评估，并对未知数据进行自动化资源分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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