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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质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：CN113919439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111233079.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质是由王玉峰;王学刚设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质，属于图像分类技术领域，方法包括：利用预设计的更新方法更新数据集；响应于检测到数据集中干净标签占比不提高，输出数据集；响应于检测到数据集中干净标签占比提高，再次利用预设计的更新方法更新数据集；所述预设计的更新方法，包括：通过锚点样本的网络输出获取标签的错误转移概率矩阵；根据标签的错误转移概率矩阵获取标签的错误率和权重，根据标签的错误率和权重获取数据集的加权平均错误率；对数据样本根据标签标注错误的概率大小进行排序，结合数据集的加权平均错误率筛选出错误标签样本，利用标签的错误转移概率矩阵修正错误标签样本的标签，更新数据集。

本发明授权一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种提高分类学习数据集质量方法，其特征在于，包括： 通过以下方法更新数据集： 利用含错误标签的数据集直接训练网络，得到数据样本对应各类标签的条件概率，根据条件概率选择各类标签的锚点样本； 基于锚点样本，通过以下公式获取标签的错误转移概率矩阵： 其中，P为标签的错误转移概率矩阵，表示标签i错误标注为标签j的概率，c为标签的总类别数，i,j取1,…,c，xi表示标签i的锚点样本； 通过以下方法获取标签的错误率和权重：标签的错误率为标签的权重为其中，pii表示标签i标注正确的概率，c为标签的总类别数，mi为数据集中i类标签的观察数目，nj为数据集中j类标签的实际数目； 根据标签的错误率和权重获取数据集的加权平均错误率； 对数据样本根据标签标注错误的概率大小进行排序，结合数据集的加权平均错误率筛选出错误标签样本，利用标签的错误转移概率矩阵结合标签的权重修正错误标签样本的标签，更新数据集； 修正错误标签样本的标签，包括： 其中，Yn-l为修正后的标签，P为标签的错误转移概率矩阵，为错误标签样本的网络输出，Xn-l为错误标签样本，为错误标签集； 若数据集中干净标签占比不提高，则输出数据集，否则再次更新数据集； 所述数据集为生物医学图像数据集。

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