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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置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：CN120451695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510884718.X，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置是由孙真真;单书豪;刘景华设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置，涉及数据挖掘领域，方法包括：S1，利用数据集构建特征矩阵和逻辑标记矩阵；S2，特征选择模型构建步骤；S3，利用基于特征矩阵和逻辑标记矩阵构建目标函数的流形正则项和标记相似图学习项；S4利用目标函数对特征选择模型进行训练；S5，将偏多标记数据集输入训练好的特征选择模型，得到标记置信度矩阵和特征选择模型的权重矩阵，计算特征矩阵和标记置信度矩阵的互信息，根据互信息计算特征重要度矩阵，根据重要性排序筛选出最终的特征选择结果。本发明通过动态学习标记相似图权重矩阵消除噪声标记对标记相关性的影响，并结合权重矩阵与标记置信度的互信息实现特征选择。

本发明授权基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，偏多标记数据集处理步骤，获取偏多标记数据集并构建特征矩阵；将偏多标记数据集的候选标记转化为逻辑标记并构建逻辑标记矩阵； S2，特征选择模型构建步骤，构建以特征矩阵为输入，以权重矩阵为模型训练参数，以标记置信度矩阵为输出的特征选择模型； S3，流形正则项构建步骤， 基于特征矩阵计算特征之间的相似度得到特征相似度矩阵，基于逻辑标记矩阵计算语义相似度矩阵，基于特征相似度矩阵和语义相似度矩阵计算特征图权重矩阵； 基于逻辑标记矩阵获取初始标记相关性矩阵，根据初始标记相关性矩阵构建特征选择模型的目标函数的标记相似图学习项，在特征选择模型训练过程中对标记图权重矩阵进行学习； 基于标记图权重矩阵和特征图权重矩阵构建特征选择模型的目标函数的流形正则项； S4，特征选择模型训练步骤，利用目标函数对特征选择模型进行训练，得到训练好的特征选择模型； S5，特征选择步骤，将偏多标记数据集输入训练好的特征选择模型，得到标记置信度矩阵和训练好的权重矩阵；计算特征矩阵和标记置信度矩阵的互信息，得到互信息矩阵；根据互信息矩阵和训练好的权重矩阵计算特征重要度矩阵，根据特征重要度矩阵计算特征矩阵每一维特征对所有类别的重要性，根据重要性排序筛选出对应维度的特征，得到最终的特征选择结果。

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