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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于类间混合决策树的健康信息处理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：CN116230207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310089089.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于类间混合决策树的健康信息处理方法是由陈松灿;李丹设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类间混合决策树的健康信息处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于类间混合决策树的健康信息处理方法，包括：步骤1，获取包含用户身体数据的训练集X；步骤2，基于训练集X建立目标函数，并得到最优解；步骤3，将数据划分为不相交的分区，直到节点变纯或样本数小于预定义的阈值。本发明旨在获得一个新的类间混合Universum决策树，结合Universum先验知识的同时避免不纯度计算，进而在各现实场景如疾病诊断、天气预测、异常检测等中发挥更高效的作用。此外，应用混合诱导的UniversumMIU来生成类间Universum样本，并通过随机采样MIU为决策森林中的决策树提供多样性，从而获得更高的疾病预测精度。

本发明授权一种基于类间混合决策树的健康信息处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类间混合决策树的健康信息处理方法，包括以下步骤： 步骤1，获取包含用户身体数据的训练集X； 步骤2，基于训练集X建立目标函数，并得到最优解； 步骤3，将数据划分为不相交的分区，直到节点变纯或样本数小于预定义的阈值； 步骤1中，将包含用户身体数据的训练集X记为： 其中xi＝[xi1,xi2,…,xid]T是第i个用户样本，i＝1,2,…,n，d是xi的特征维度，xid∈R表示第i个用户的第d个特征值，yi∈{-1,+1}是第i个用户样本的标签，yi取值为-1时表示第i个用户患病，yi取值为1时表示第i个用户健康；x'∈U是一个Universum样本，U表示Universum集； 步骤2包括： 步骤2-1，最小化两个用户样本x1,x2间的马氏距离dAx1,x2＝x1-x2TAx1-x2等价于最大化其中A是一个d×d实对称正定矩阵； 最大化两类中心的马氏距离dAm1,m2等价于最小化其中m1和m2分别代表患病数据的类中心和健康数据的类中心，每个内部节点t的分裂准则对应的目标函数minA＞0fA表示为： minA＞0fA＝trASw+Su+trA-1Sb2 其中tr表示矩阵的迹，A＞0表示A是一个正定矩阵； Sb，Sw和Su分别定义为类间协方差矩阵、类内协方差矩阵和Universum类内协方差矩阵； 步骤2-2，目标是获得一个对角矩阵A＝diagw1,…,wj,…,wd，它的第j个对角元素wj表示候选特征j的判别性权重，特征j表示用户的第j个体征，取值为1～d，diag表示对角矩阵，在对角化度量矩阵约束下优化公式2，得到fw1,…,wj,…,wd； 步骤2-3，当fA的导数为零时，获得全局最优解，fA对wj求导； 步骤2-4，获得最优解； 步骤2-1中，所述类间协方差矩阵Sb、类内协方差矩阵Sw和Universum类内协方差矩阵Su如下所示： Sb＝m1-m2m1-m2T 其中c是类序号，mc是类别C的中心，m1和m2分别表示患病数据的类中心和健康数据的类中心，xi'和mu'分别表示Universum样本及其类中心，上标T表示矩阵转置； 步骤2-2中，fw1,…,wj,…,wd如下所示： 其中xij和mcj分别代表用户样本xi的第j个特征值和类别C均值的第j个特征值，xij'和muj'分别代表Universum样本xi'的第j个特征值和Universum类均值的第j个特征值； 步骤2-3中，fA对wj求导得到： 其中表示求偏导； 步骤2-4中，令公式5为0，获得最优解： 步骤3包括： 步骤3-1，节点的最优分裂特征j*对应于权重最高的特征，j*定义为： j*＝argmaxjwj,j＝1,…,d7 步骤3-2，根据最优分裂特征对节点进行分裂，获得两个分区partition1和partition2，两个分区partition1和partition2分别称为子节点l，r： partition1: partition2: 其中，s.t.表示在……的限制下，b表示节点分裂阈值，Xl和Xr分别表示子节点l中所包含的训练子集和子节点r中所包含的训练子集； 步骤3-3，使用步骤3-1和步骤3-2递归地将各节点中的用户数据划分为不相交的分区，直到节点变纯或样本数小于预定义的阈值。

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