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龍圖騰網獲悉浙江云朵網科技股份有限公司申請的專利基于數智大腦的數據分析方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120197073B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510685421.0，技術領域涉及：G06F18/243；該發明授權基于數智大腦的數據分析方法及系統是由陸世棟;倪光耀;俞利敏設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數智大腦的數據分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及基于數智大腦的數據分析方法及系統。方法包括：通過多源數據采集途徑獲取目標領域內包含多個特征的樣本；獲取帶有標簽的樣本數據集，并生成樣本數據集的若干子空間；確定樣本之間的多尺度流形距離；獲取每個樣本的可靠度；確定每個特征的特征重要度；基于所述特征重要度，構建隨機森林模型，應用樣本數據集訓練隨機森林模型，利用訓練后的隨機森林模型，對新獲取到的待測數據進行分析。本發明通過確定每個特征的特征重要度，能夠充分考慮不同特征對決策貢獻的差異，在構建隨機森林模型時，避免因低效特征的影響導致最終輸出結果不準確的問題，提高了模型決策的準確性。

本發明授權基于數智大腦的數據分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于數智大腦的數據分析方法，其特征在于，包括： 通過多源數據采集途徑獲取目標領域內包含多個特征的樣本，所述目標領域為金融領域或醫療領域，其中，金融領域的特征包括交易金額，醫療領域的特征包括就診時間； 對樣本的每個特征進行標準化，依據所有樣本的標準化后的特征進行標簽編碼，得到帶有標簽的樣本數據集，其中，金融領域的樣本數據集的標簽為風險等級，醫療領域的樣本數據集的標簽為疾病類型，對樣本數據集利用t-SNE進行降維，生成若干個不同尺度下的子空間； 對于樣本數據集內的任意兩個樣本，根據所述兩個樣本在每個子空間中的值的差異、所有樣本在每個子空間與其余子空間的預設近鄰樣本的平均重疊數量，確定所述兩個樣本的多尺度流形距離，所述多尺度流形距離的獲取方式為：將任一子空間記為目標子空間，對于任一樣本，將該樣本在目標子空間與其余子空間的預設近鄰樣本的平均重疊數量與預設近鄰樣本的數量的比值，記為該樣本的信任度權重，將所有樣本的信任度權重之和記為目標子空間的信任度權重；將所述信任度權重與所述兩個樣本在目標子空間中的值的差異的乘積，記為所述兩個樣本在目標子空間的流形距離；將所述兩個樣本在所有子空間的流形距離之和的標準歸一化結果，記為所述兩個樣本的多尺度流形距離； 根據所述多尺度流形距離的大小，確定每個樣本的多個近鄰樣本，將每個樣本與每個樣本的所有近鄰樣本的多尺度流形距離的均值的歸一化的結果，作為每個樣本的可靠度； 根據所述可靠度、每個樣本在每個特征中的值，以及所有樣本在每個特征中的均值，確定每個特征的特征重要度； 基于所述特征重要度，構建隨機森林模型，應用樣本數據集訓練隨機森林模型，利用訓練后的隨機森林模型，對新獲取到的待測數據進行分析，包括：將新獲取到的待測數據輸入訓練后的隨機森林模型，獲取與樣本數據集的標簽對應的決策結果，依據決策結果，進行金融領域中的風險攔截閾值或醫療領域中的分級診療，完成基于數智大腦的數據分析。

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