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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于CL-FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法及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：CN117315217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311332686.X，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权基于CL-FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法及系统是由黄昭;王佳佳设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CL-FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于CL‑FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法及系统，方法包括：基于风湿免疫疾病临床数据和专家数据库确定与疾病诊断相关的属性；筛选可用信息，去除冗余信息，对各属性进行编码转化、缺失值处理；利用交叉熵、肘部法确定最佳聚类数目；对单个或多个属性进行数据增强，形成多个视图聚类结果，计算整体损失，更新原始特征表示；利用FCM算法，对更新后的数据集聚类，得到聚类结果能直接用于下游预测模型中进行疾病预测，本发明能够在面对有大量相关属性的数据集时，准确增强关键属性，提高疾病诊断效率；能够为后续推理模型减少冗余特征，减少计算量，能够帮助医生更全面地了解风湿疾病的关键特征。

本发明授权基于CL-FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CL-FCM的风湿免疫疾病数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于风湿免疫疾病临床数据和专家数据库确定与疾病诊断相关的属性； 基于所述疾病诊断相关的属性，筛选收集信息中患者可用信息，包括文本数据和数值数据，去除冗余信息，构成数据集； 基于所述数据集，对各属性进行编码转化和缺失值处理，得到完整的数据集； 利用肘部法则、Xie-Beni指数以及交叉熵指标确定所述完整的数据集的最佳聚类数目； 基于最佳聚类数目，对单个或多个属性进行数据增强，形成多个视图聚类结果，根据多个视图聚类结果，计算对比损失和聚类损失，反向传播更新原始特征表示，得到更新原始特征表示后的数据集；对单个或多个属性进行数据增强时使用随机扰动、高斯噪声和特征组合方法，使用随机扰动、高斯噪声和特征组合方法，具体包括： 对比损失的目标是使来自同一类别的样本在特征空间中更加接近，不同类别的样本更加远离，计算公式如下式： 其中，a为单个或多个增强属性特征后的视图，n为样本数，为第i个样本的全部特征，为第i个样本增强后的全部特征，为温度系数； 聚类损失的目标是促使模型将数据分成具有相似特征的群集或聚类，对增强后的视图和原始视图进行聚类，对多个聚类结果中的n个样本进行计算，比较聚类结果和真实标签之间的相似性，计算公式如下式： 其中，C为原始数据集聚类结果视图，为增强属性a后的聚类结果视图，N[i][j]为在中真实为i并且分为j的样本数，为真实类别为i的样本占总样本的比例，为真实类别为j占总样本的比例； 计算整体损失，反向传播更新原始特征表示，整体损失计算如下式： ； 利用FCM算法，对更新原始特征表示后的数据集进行最终聚类，得到最终聚类数目和聚类中心。

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