电子科技大学广东电子信息工程研究院任亚洲获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学广东电子信息工程研究院申请的专利一种基于自适应权重的复杂图片聚类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：CN113449138B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202110740031.0，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权一种基于自适应权重的复杂图片聚类方法是由任亚洲;杨之蒙;吴子锐设计研发完成，并于2021-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应权重的复杂图片聚类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习与图像聚类领域，具体是一种基于自适应权重的复杂图片聚类方法，包括如下步骤：首先，利用已有分类网络和传统聚类算法初始化聚类网络；其次，对图像进行聚类并向熵减方向计算本次迭代的网络目标并更新网络；再次，利用样本熵值计算下一次迭代中各个样本的权重；最后，聚类损失小于停止迭代阈值，输出聚类结果。解决了现有图像聚类模型中，难以使用图形样本的质量来决定一个样本的权重，并使用自适应的权重进行模型训练的问题。
本发明授权一种基于自适应权重的复杂图片聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重的复杂图片聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、构建图像数据集，将图像数据集划分为训练集和验证集，并对图像进行预处理； 步骤二、构建特征提取网络，特征提取网络包含特征提取部分以及特征提取部分之后连接两层全连接层和一层聚类层； 步骤三、将训练集输入构建好的特征提取网络中进行训练并输出每个样本属于各个类的概率分布矩阵； 步骤四、根据概率分布矩阵在聚类层计算出目标概率分布矩阵； 步骤五、计算概率分布矩阵和目标概率分布矩阵的交叉熵损失，若交叉熵损失小于阈值，则停止网络训练保存模型，并进入步骤六，若指数损失的变化率大于阈值，则反向传播以样本的熵更新样本的权重，开始新一轮的网络训练，并进入步骤三； 步骤六、将验证集输入步骤五保存的模型中，对模型进行验证； 所述步骤四中，目标概率分布矩阵的计算公式为： ， 其中，表示样本属于类别的概率，是的目标分布，用于计算神经网络参数更新值，共有个样本和个类，表示分布向低熵优化的步幅大小且=3。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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