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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类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：CN119475125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411489508.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类系统是由崔少泽;赵晨兴;邝俊伟;杨亮;颜志军设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类系统，属于人工智能中的音频数据分析领域。该系统包括数据预处理模块、多视图特征提取模块、基于元学习的多视图集成学习模块、以及基于萤火虫算法的参数优化模块。数据处理模块，用于执行对所采集的原始呼吸音数据进行降噪、分割以及规范化处理等预处理工作；多视图特征提取模块，用于执行呼吸音数据声学特征、频谱特征和时间序列特征的特征提取工作；基于元学习的多视图集成学习模块用于建立三个异质基分类器，并且利用堆叠技术对三个基分类器输出的结果进行融合；本发明对基于元学习的多视图集成学习模块中涉及的多个敏感参数，建立基于萤火虫算法的参数优化模块进行多参数优化。

本发明授权一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图集成学习的呼吸音数据分类系统，其特点在于，包括数据预处理模块、多视图特征提取模块、基于元学习的多视图集成学习模块、以及基于萤火虫算法的参数优化模块： 数据预处理模块，用于对所采集的原始呼吸音数据进行降噪处理与分割，从而得到规范的、可用于建模的标准化音频数据； 多视图特征提取模块，用于提取呼吸音数据的声学特征、频谱特征和时间序列特征； 基于元学习的多视图集成学习模块包括三个基分类器的构建，分别用于对输入的声学特征、频谱特征和时间序列特征进行学习，并利用堆叠技术实现对三个基分类器输出的再次学习，从而获得最终的慢阻肺风险评估结果； 基于萤火虫算法的参数优化模块，用于对分类系统中的多视图特征提取模块以及基于元学习的多视图集成学习模块中所涉及的关键敏感参数进行组合优化，从而确定适合当前任务的最佳参数取值组合； 所述三个基分类器分别为：随机森林分类器、卷积神经网络分类器以及长短期记忆神经网络分类器： 所述随机森林分类器用于对从音频信号中提取的声学特征进行学习，并输出其对当前样本的风险评估结果； 所述卷积神经网络分类器用于对从梅尔语谱图中提取的频谱特征进行学习，并输出其对当前样本的风险评估结果； 所述长短期记忆神经网络分类器用于对从梅尔语谱图中提取的时间序列特征进行学习，并输出其对当前样本的风险评估结果。

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