国家知识产权局信息显示，飞测思凯浦（上海）半导体科技有限公司申请一项名为“基于决策树及机器学习的异常样本分类识别方法”的专利，公开号CN121682507A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，公开了基于决策树及机器学习的异常样本分类识别方法，获取异常样本数据集以及分类子集；根据分类子集生成初始的决策树；将异常样本数据集输入到决策树，并判断是否满足决策树停止生成条件；若不满足，则根据未达标节点更新分类子集，并重新生成决策树；若满足，则获取目标决策树，并得到复杂类型节点以及复杂样本训练集；根据复杂样本训练集对预设的分类模型进行训练，并根据训练完成的分类模型对输入到复杂类型节点中的异常样本进行分类识别。基于目标决策树识别大多数的异常类型，并筛选出无法通过属性规则进行分类的复杂样本，使得分类模型仅聚焦于复杂异常类型，从而在保证高分类精度的同时，兼具可解释性，降低对经验水平的依赖。
天眼查资料显示，飞测思凯浦（上海）半导体科技有限公司，成立于2024年，位于上海市，是一家以从事科技推广和应用服务业为主的企业。企业注册资本10000万人民币。通过天眼查大数据分析，飞测思凯浦（上海）半导体科技有限公司参与招投标项目2次，专利信息12条。
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