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龙图腾网获悉英业达科技有限公司;英业达股份有限公司申请的专利验证机器学习的资料拆分系统及其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：CN117235466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210628846.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权验证机器学习的资料拆分系统及其方法是由谢宛庭;雷智平;陈佩君设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本验证机器学习的资料拆分系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种验证机器学习的资料拆分系统及其方法。验证机器学习的资料拆分方法适用于包括多个受测者的血压资料的血压资料集。所述方法包括：将收缩压及舒张压的量测范围分别划分为多个第一区间及多个第二区间，依据第一及第二区间产生多个类别，每一类别包括一个第一区间及一个第二区间，判断并记录每一受测者的血压资料与类别的匹配状况，每一匹配状况包括对应于多个类别的多个标记，每一标记具有第一状态及第二状态中的一个，第一状态代表血压资料匹配标记对应的类别，第二状态代表血压资料未匹配标记对应的类别，以及依据匹配状况执行分配程序以将多个受测者分配至多个集合中。

本发明授权验证机器学习的资料拆分系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种验证机器学习的资料拆分方法，其特征在于，适用于血压资料集，其中所述血压资料集包括多个受测者各自的多个血压资料，所述多个血压资料的类型包括收缩压及舒张压，且所述方法包括以运算装置执行以下步骤： 将所述收缩压的量测范围划分为多个第一区间，并将所述舒张压的量测范围划分为多个第二区间； 依据所述多个第一区间及所述多个第二区间产生多个类别，所述多个类别的每一个包括所述多个第一区间中的一个及所述多个第二区间中的一个； 判断并记录所述多个受测者的每一个的所述多个血压资料与所述多个类别的匹配状况，进而产生对应于所述多个受测者的多个匹配状况，所述多个匹配状况的每一个包括对应于所述多个类别的多个标记，所述多个标记的每一个具有第一状态及第二状态中的一个，所述第一状态代表所述多个血压资料中的收缩压资料位于所述标记对应的所述类别包含的所述第一区间，且所述多个血压资料中的舒张压资料位于所述标记对应的所述类别包含的所述第二区间，所述第二状态代表所述多个血压资料未匹配所述标记对应的所述类别；以及 依据所述多个匹配状况执行一分配程序以将所述多个受测者各自的所述多个血压资料分配至多个集合中；其中所述分配程序包括： 依据所述多个受测者的数量及所述多个集合的数量计算对应于所述多个集合的多个受测者需求数量；所述受测者需求数量为所述受测者的数量除以所述集合的数量； 对于所述多个类别的每一个，在所述多个受测者中计算所述类别具有所述第一状态的匹配数量，进而得到对应于所述多个类别的多个匹配数量； 依据所述多个匹配数量及所述多个集合的数量计算多个匹配类别需求数量；所述匹配类别需求数量为所述匹配数量除以所述集合的数量得到的平均值；以及 当所述血压资料集中存在所述多个受测者的一或多个时，执行以下步骤： 从所述多个类别中选择一个作为指定类别，所述指定类别的所述匹配数量为最小值； 从所述血压资料集中选择一指定受测者，所述指定受测者的所述指定类别的所述标记为所述第一状态； 依据所述指定类别，在所述多个集合中选择一个作为指定集合； 将所述指定受测者分配给所述指定集合，且从所述血压资料集中移除所述指定受测者；以及 在分配所述指定受测者之后，更新所述多个匹配类别需求数量及所述多个受测者需求数量； 其中在所述多个集合中选择一个作为所述指定集合包括：在所述多个集合对应的所述多个匹配类别数量中找到第一最大值；以及当所述第一最大值的数量等于1时，以所述第一最大值对应的所述集合作为所述指定集合； 当所述第一最大值的数量大于1时，在所述多个集合对应的所述多个受测者需求数量中找到第二最大值；以及当所述第二最大值数量等于1时，以所述第二最大值对应的所述集合作为所述指定集合； 当所述第二最大值的数量大于1时，从所述第二最大值对应的多个集合中随机选择一个作为所述指定集合。

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