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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利高维特征提取方法、装置、计算机设备及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：CN114627965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210255363.4，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权高维特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质是由孙金辉;马骏;王少军设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本高维特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种高维特征提取方法，包括获取原始高维数据的特征数据，构建观测数据样本，其中，观测数据样本包括离散变量和连续变量；获取类别标签，根据类别标签对连续变量进行分组，得到分组变量，计算分组变量的排序和；基于预设检测算法对排序和进行计算得到评估参数，对所有评估参数进行转置得到相关性向量，根据相关性向量对原始高维数据进行特征筛选得到标记特征；获取目标特征筛选模型和连续参数，将标记特征和连续参数输入至目标特征筛选模型中，计算得到目标降维特征。本申请还提供一种高维特征提取装置、计算机设备及存储介质。此外，目标降维特征可存储于区块链中。本申请实现了对高维数据的精确特征提取。

本发明授权高维特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高维特征提取方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取原始高维数据的特征数据，构建每个所述特征数据的观测数据样本，其中，所述观测数据样本包括离散变量和连续变量，所述特征数据为组学数据，所述离散变量为所述原始高维数据的每个类别标签下特征数据的特征值，所述连续变量为所述每个类别标签下离散变量对应的连续变量； 获取所述离散变量的类别标签，根据所述类别标签对所述连续变量进行分组，得到多个分组变量，计算每个所述分组变量的排序和； 基于预设检测算法对每个所述特征数据的所有所述排序和进行计算，得到每个所述特征数据的评估参数，对所有所述评估参数进行转置，得到所述原始高维数据的相关性向量，根据所述相关性向量对所述原始高维数据进行特征筛选，得到标记特征，所述标记特征为对所述原始高维数据进行初步筛选得到的特征数据； 获取目标特征筛选模型和每个所述特征数据对应的连续参数，将所述标记特征和所述连续参数输入至所述目标特征筛选模型中，计算得到所述原始高维数据的目标降维特征； 其中，所述计算每个所述分组变量的排序和的步骤，具体包括： 对所有观测数据样本的连续变量进行升序排序，得到每个连续变量的排列序号； 在得到分组变量时，获取每个分组变量中所有连续变量的排列序号，对该排列序号进行求和，得到每个分组变量的排序和。

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