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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利利用分类结果反馈的增强人工智能分类性能的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：CN116610955B 。

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：202310628247.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权利用分类结果反馈的增强人工智能分类性能的方法是由赵国安;兰晓娟;张碧玲设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用分类结果反馈的增强人工智能分类性能的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用分类结果反馈增强人工智能分类性能的方法，即：收集原始数据；对原始数据进行预处理形成数据组一；将所有类型的分类结果数据分别填充到数据组一中形成数据组二；对数据组一进行再填充后与数据组二共同构成数据组三；在数据组一的基础上构建模型一，在数据组三的基础上构建模型二；对模型一和模型二进行并行训练；将模型一和模型二进行组合，按照组合后的模型进行组合应用。本发明与传统的数据处理方法和模型组合方法相比，不仅解决了传统方法数据利用率低、模型通用性差的不足，而且，显著地提高了数据的使用效率，增强了模型的通用性，提升了网络模型的准确率和F1值，实现了增强人工智能分类性能的发明目的。

本发明授权利用分类结果反馈的增强人工智能分类性能的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用分类结果反馈增强人工智能分类性能的方法，其特征在于：它包括如下步骤： S1、收集原始数据； 所述原始数据为新西兰电力数据集； S2、对获取的原始数据进行预处理形成数据组一； 对步骤S1收集的原始数据进行统一处理和归类，处理后的原始数据组为数据组一，它包括基础数据和分类结果数据两部分； S3、将所有类型的分类结果数据分别填充到数据组一中形成数据组二； S3.1、将数据组一中每个基础数据都复制W个，W为分类结果数据的个数； S3.2、将所有类型的分类结果数据分别填充到数据组一每个基础数据中形成新的自变量数据； S3.3、将数据组一中与每个基础数据对应的每个因变量数据复制W个形成新的因变量数据； S3.4、由新的自变量数据和新的因变量数据构成数据组二； S4、对步骤S2预处理后形成的数据组一中的基础数据进行再填充，填充后的数据组与数据组二共同构成数据组三； S4.1、利用分类结果数据之外的1个数据对步骤S2预处理后形成的数据组一中的基础数据进行再填充，形成新的自变量数据； S4.2、将步骤S2预处理后形成的数据组一中每个基础数据对应的因变量数据复制1个形成新的因变量数据； S4.3、由步骤S4.1和步骤S4.2形成的新的自变量数据和新的因变量数据构成新的数据组与数据组二共同构成数据组三； S5、在数据组一的基础上构建模型一，在数据组三的基础上构建模型二； 利用原始数据即数据组一和填充、增强后的数据即数据组三分别构建不同的模型即模型一和模型二； S6、对模型一和模型二进行并行训练； S7、将模型一和模型二进行组合，按照组合后的模型进行组合应用； 将模型一和模型二进行组合，按照组合后的模型进行组合应用；具体方法：先使用原始数据训练的模型一进行分类，再把模型一预测的分类结果数据填充到待预测的基础数据周围形成待分类的数据组三，将待分类的数据组三作为模型二的输入数据，然后，利用模型二对填充后的数据进行分类预测。

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