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龙图腾网获悉广东石油化工学院申请的专利一种特征子集的选取方法、装置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：CN116186507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211629007.0，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种特征子集的选取方法、装置及存储介质是由刘美;吴斌鑫;周正南设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征子集的选取方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特征子集的选取方法、装置及存储介质，方法包括获取高维特征数据；利用随机森林得到特征重要性列表；利用Spearman相关性得到特征互相关矩阵；根据目标GRU模型得到各特征拟合度量；对特征重要性列表、特征互相关矩阵和各特征拟合度量进行特征关系型融合得到各特征总体评价值；不断对各特征总体评价值进行特征排序，从中剔除评价值最低的特征并判定剩余特征数量是否小于要求的特征数量，直至剩余特征数量不大于要求的特征数量；得到特征子集。本发明的特征子集的选取方法，利用Spearman相关性分析和随机森林以及GRU进行联合评价，完成特征评价多元化，进而实现特征数据降维，完善了特征评价的处理流程，为后续工作减少了时间复杂度和空间复杂度。

本发明授权一种特征子集的选取方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征子集的选取方法，其特征在于，包括： 获取轴承故障预警系统的高维特征数据；其中所述高维特征数据包括震动加速度信号； 对所述高维特征数据进行处理，得到目标随机森林模型，并基于所述目标随机森林模型的分析处理，得到特征重要性列表； 利用Spearman相关性对所述高维特征数据进行分析，得到特征互相关矩阵； 根据滑动窗口法，对各特征在所述特征互相关矩阵中的所在列进行处理，建立各特征预测数据集； 根据所述各特征预测数据集得到目标GRU模型，并基于所述目标GRU模型的分析处理，得到各特征拟合度量； 对所述特征重要性列表、所述特征互相关矩阵和各特征拟合度量进行特征关系型融合，得到各特征总体评价值；其中，所述对所述特征重要性列表、所述特征互相关矩阵和各特征拟合度量进行特征关系型融合，得到各特征总体评价值，具体计算方式包括： 其中，为第个特征的总体评价值；为特征数量；为第个特征的值，为调整决定系数；为第个特征在随机森林中的重要性值；为第个特征与第个特征之间的相关系数；为第个特征与第个特征之间的相关系数； 不断对各特征总体评价值进行特征排序，从中剔除评价值最低的特征并判定剩余特征数量是否小于要求的特征数量，直至剩余特征数量不大于要求的特征数量； 将对应的剩余特征数据确定为特征子集。

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