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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种结构化数据增强方法、装置、终端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：CN120873614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511375148.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种结构化数据增强方法、装置、终端设备及存储介质是由李超楠;陈枫;王彦波;王文;张建松;谢裕清;陈珊;柴林;葛恩泉;来晖航;姜泽维设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构化数据增强方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种结构化数据增强方法、装置、终端设备及存储介质，属于数据增强与人工智能领域，所述方法为：将原始结构化数据集作为训练数据集，迭代更新训练数据集，根据每次迭代更新的训练数据集重新训练预设的分类器，以通过分类器获得若干增强样本，直至前后两次迭代得到的若干增强样本的平均KL散度满足预设条件，则终止迭代，将当前更新的训练数据集作为增强后的结构化数据；其中，每次重新训练分类器后，通过分类器从原始结构化数据集中筛选出熵值靠前的若干第一样本，并掩蔽每个第一样本中特征重要性分值靠前的若干关键字段后，对各第一样本进行补全操作，获得补全数据集。本申请可以解决结构化数据增强过程效率与准确性低的问题。

本发明授权一种结构化数据增强方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结构化数据增强方法，其特征在于，包括： 获取原始结构化数据集，将所述原始结构化数据集作为训练数据集，迭代更新所述训练数据集，并根据每次迭代更新的所述训练数据集重新训练预设的分类器，以通过所述分类器获得若干增强样本，直至前后两次迭代得到的所述若干增强样本的平均KL散度满足预设条件，则终止迭代，将当前更新的所述训练数据集作为增强后的结构化数据；其中，所述原始结构化数据集具体由电力数据构成； 其中，每次重新训练所述分类器后，通过所述分类器从所述原始结构化数据集中筛选出熵值靠前的若干第一样本，并掩蔽每个所述第一样本中特征重要性分值靠前的若干关键字段后，对各所述第一样本进行补全操作，获得补全数据集； 每次迭代更新过程中得到所述补全数据集后，从所述补全数据集中筛选出KL散度小于预设阈值的补全样本作为所述增强样本，以通过所有所述增强样本更新当前迭代的所述训练数据集； 所述掩蔽每个所述第一样本中特征重要性分值靠前的若干关键字段，包括： 将所述第一样本输入至所述分类器，对所述第一样本中的各第一字段进行重要性分析，获得各第一字段的重要性指标； 根据所述重要性指标，计算所述第一样本中各所述第一字段的特征重要性分值； 将特征重要性分值靠前的若干第一字段作为对应所述第一样本的所述若干关键字段，并掩蔽所述第一样本中的所述若干关键字段。

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