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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法及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：CN120217172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510078900.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法及系统是由陈智军;黄健辉;范晓琳;蒋碧波;杨超;张文迪;李明设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于不平衡分类技术领域，公开了一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法，本发明的整体方法不仅具备高性能，同时具有低成本、灵活性和易部署等优点，非常适合工业场景中的不平衡图像分类任务。特别是在厂区安全监测这种高要求的应用场景下，模型不仅能够确保分类的高准确性，还能够平衡资源消耗，使得该方法在计算资源有限的实际环境中同样能够发挥出色的性能。与传统方法相比，本发明能够在较低的计算开销下，完成对复杂数据的高效分类，确保厂区安全预警系统的稳定性和准确性，尤其是在面对不平衡数据和噪声点较多的情况下，仍能维持较高的分类精度和可靠性。

本发明授权一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向厂区安全预警的改进LightGBM不平衡分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用深度可分离卷积神经网络进行特征提取，从视频监控系统捕获的员工行为视频数据中提取行为特征； 2使用模糊少数类过采样技术FuzzySMOTE对少数类样本进行重采样，生成预设数量的少数类样本，并初始化样本权重； 3对重采样后数据集进行特征捆绑处理，采用互斥特征捆绑EFB算法生成捆绑特征集合，所述捆绑过程包括计算特征冲突度、特征排序、特征分配及特征权重编码； 4将捆绑特征集合输入到LightGBM模型中，使用梯度感知的子采样策略GOSS生成大梯度和小梯度样本子集，并基于加权方法构建采样数据集； 5依据节点样本梯度及分裂增益公式计算分裂点的分裂增益； 6进行多次迭代训练，依据学习率和损失函数梯度对所有分类器进行整合，输出最终分类器；将最终分类器集成到厂区行为监控系统中，对员工行为进行实时分类与检测，自动标记和记录违规行为，并及时发出安全预警； 计算其分类误差率以及权重： 计算模糊隶属度：对于少数类样本和其潜在近邻样本；定义模糊隶属度函数为： ； 其中是少数类样本，是的第j个少数类近邻，是的第j个多数类近邻，k 是近邻数量，d·,·为样本间的欧式距离； 隶属度归一化：将其处理至[0,1]区间，公式如下： ； 选择基准样本的概率：将每个样本的归一化隶属度除以所有样本隶属度之和，得到一个概率分布；即计算选择每个少数类样本的概率，公式如下： ； 其中，为所有归一化隶属度的和； 生成新样本：样本生成公式如下： ； 其中，是根据概率选择的基准样本，是的k个近邻中随机选择的一个，是 [0,1]间的随机数。

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