东北大学易波获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多分类器融合的多标准数据确权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：CN116401553B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310453024.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于多分类器融合的多标准数据确权方法是由易波;张凯珉;邱琳;王兴伟设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多分类器融合的多标准数据确权方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于多分类器融合的多标准数据确权方法，包括：根据“三分原则”确定确权分类标准，确定待确权数据的数据属性描述；将数据属性描述以向量的形式表示，根据确权分类标准将向量进行切分和整合，作为确权分类模型的输入向量；构建包含两级SVM分类器的确权分类模型，利用初级SVM分类器对数据的权力主体、竞争性、排他性进行分类；对初级SVM分类器得到的分类信息进行整合并输入到次级SVM分类器，得到数据确权结果。本发明通过构建确权数据的数据属性描述，再利用确权分类模型与多分类器融合技术对数据进行确权，克服了机器学习算法中存在的假设空间表达能力不足的问题，提高了分类的准确性，保证了数据的安全性和价值。
本发明授权一种基于多分类器融合的多标准数据确权方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分类器融合的多标准数据确权方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据数据确权的“三分原则”确定确权分类标准，根据确权分类标准确定待确权数据的数据属性描述； 步骤2：将数据属性描述以向量的形式表示，根据不同的确权分类标准将向量进行切分和整合，作为确权分类模型的多个分类器的输入向量； 步骤3：构建包含3个初级SVM分类器和1个次级SVM分类器的确权分类模型，并利用训练好的初级SVM分类器对数据的权力主体、竞争性、排他性进行分类； 步骤4：通过多分类器融合技术，对3个初级SVM分类器得到的分类信息进行整合，将整合后的分类信息输入到次级SVM分类器，得到数据权力主体拥有哪些产权类型，实现多标准分类。
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