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龍圖騰網獲悉北京盛科沃科技發展有限公司申請的專利一種基于人工智能的數據分級分類方法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：CN120030392B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510504357.1，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于人工智能的數據分級分類方法是由王光磊;王杰輝設計研發完成，并于2025-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的數據分級分類方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于人工智能的數據分級分類方法，包括：收集實時數據，將實時數據中的缺失數據使用算法計算插值，同時記錄插值步長，使用算法確定關聯視角，根據獲得的關聯視角設置二級權重；根據插值步長計算可信度數值，計算實時數據與插值之間的偏差值；根據可信度數值和偏差值計算修正系數，使用修正系數對實時數據和可信度數值進行修正；根據修正后的實時數據，建立數據預測模型，使用數據預測模型對數據進行分類分級，通過引入插值步長、指向、偏差值和可信度數值等概念，以及相應的定量關系，能夠更準確地評估插值的可靠性，并對實時數據進行合理的修正，減少因數據缺失導致的偏差，提高數據分類分級模型的預測性能。

本發明授權一種基于人工智能的數據分級分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的數據分級分類方法，其特征在于，包括： S101，收集數據，將收集到的數據中的缺失數據使用K-近鄰插補計算插值，在計算插值的過程中記錄插值步長，插值步長是指插值與參考數值之間的絕對差異，對收集到的數據進行離散化，使用算法確定關聯視角，從關聯視角中選取指標作為新的選值視角，對新的選值視角設置二級權重，所述數據為醫療數據； 所述醫療數據中包含患者的生理指標，使用K-近鄰插補法對生理指標的缺失值進行插補，得到生理指標插值，基于生理指標插值得到生理指標的插值步長； S102，根據記錄的插值步長計算可信度數值，獲取實時數據，計算實時數據與插值之間的偏差值； S103，根據計算得到的可信度數值和偏差值計算修正系數，使用計算得到的修正系數對實時數據和可信度數值進行修正； S104，根據修正后的實時數據，建立數據預測模型，使用數據預測模型對數據進行分類分級，將醫療數據輸入到模型中，模型根據患者的病情嚴重程度進行分級，將患者分為輕度、中度和重度不同級別； 收集初始數據，所述初始數據為病患剛被確診入院時的基本生理指標、癥狀表現、既往病史和基因檢測結果，根據初始數據和實時數據分別形成初始數據簇和當前數據簇，從初始數據簇和當前數據簇中選擇關鍵指標進行對比，所述關鍵指標包括生理指標和癥狀程度，根據初始數據簇和當前數據簇計算數值偏差量，使用數值偏差量對初始數據簇和當前數據簇之間的過渡簇進行匹配，將初始數據簇、過渡簇和當前數據簇構建成發展鏈，所述發展鏈是基于病患疾病的發展時間和邏輯順序確定各個數據簇和過渡簇之間的連接順序，初始數據簇位于發展鏈的起點，當前數據簇位于發展鏈的終點，而過渡簇則按照疾病發展的時間順序依次排列在兩者之間，根據確定的連接順序，將初始數據簇、匹配到的過渡簇和當前數據簇依次連接得到的； 根據過渡簇獲取目標區域，目標區域對缺失數據進行指引。

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