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龙图腾网获悉沈阳药科大学申请的专利基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建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：CN117114089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311082495.2，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建方法是由赵勇山;张景海设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建方法，涉及数字技术领域，本发明构建基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建框架，以提高集成模型的分类性能和预测准确性。通过构建基础学习器，使用R‑CIEM分数对所使用的机器学习方法构成的基础学习器进行层次划分，获得基础学习器的分层结果，选择那些层次为"优"的基础学习器进行组合构建集成学习模型，使用集成学习模型，且使用测试集中的同一类临床患者的基本信息和临床检验数据，对患者的临床评估信息以及临床预后信息进行预测。

本发明授权基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法和综合评价法的集成学习模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集任一临床公共数据库中某一类临床患者的基本信息、临床检验数据、临床评估信息以及临床预后信息，将收集到的信息按照患者设定比例进行数据集的划分； 步骤2：使用训练集，采用基于Python的遗传算法对预先设定的若干种机器学习方法进行超参数优化； 步骤3：构建基础学习器，并获得基础学习器的分层结果； 所述步骤3具体为，在验证集上，将每个基础学习器基于五折交叉验证得到每个基础学习器对应的评价指标，基于R-CIEM综合评价法对评价指标进行综合分析，得到R-CIEM分数，并通过R-CIEM分数对所使用的机器学习方法构成的基础学习器进行层次划分，获得基础学习器的分层结果； 所述评价指标包括Accuracy、F1、Precision、Recall、C-index和AUC； 所述R-CIEM综合评价法包括如下步骤： 步骤S1：将各基础学习器的评价指标使用综合指数评价法整合分析得到综合评价指数； 步骤S2：将按从小到大的顺序编制WRSR频率分布表，列出各单一评价指标频数，计算出各指标的累计频数，计算累计频率，将转换为概率单位Probit，n为样本总数即基础学习器的个数； 步骤S3：利用Probit对评价对象进行分层排序，获得基础学习器的分层结果；若Probit≤4：差，若4＜Probit＜6：良，若Probit≥6：优； 所述评价对象为基础学习器，优良差是根据Probit值对评价对象即基础学习器的性能进行层次划分； 步骤4：根据基础学习器的分层结果，选择层次为"优"的基础学习器；基于集成学习的软投票法将层次为"优"的基础学习器进行组合构建集成学习模型； 步骤5：利用集成学习模型，使用测试集中的同一类临床患者的基本信息和临床检验数据，对患者的临床评估信息以及临床预后信息进行预测，并根据已有的患者的临床评估信息以及临床预后信息通过计评价指标对集成模型做出评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳药科大学，其通讯地址为：117004 辽宁省本溪市高新技术产业开发区华佗大街26号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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