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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分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：CN118968133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410980014.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分类方法是由黄圣君;肖家豪;谢明昆设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分类方法。给定一个带有N个样本的训练数据集合并初始化模型组件；从数据集合中随机挑选B个样本，将每个样本的未知标签全部假设为负标签，计算损失函数利用正、负伪标签阈值δ和对每个样本的分类预测值p进行划分，得到可信的正、负伪标签，计算伪标签一致性正则损失结合每个样本的单一正标签与伪标签，将预测为正标签的低维特征嵌入z归纳到每个类簇中，利用标签感知矩阵计算损失以最小化总损失函数为目标，更新模型参数，迭代优化模型，直至模型收敛。本发明能够在仅有部分标签信息的情况下，充分挖掘和利用标签间的潜在关系，大大降低了数据的标注代价。

本发明授权一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签感知全局一致性的单正多标签分类方法，应用于图像处理，其特征在于，包括以下步骤： 1给定一个带有N个样本的训练数据集合并初始化模型组件； 2从训练数据集合中随机挑选B个样本，将每个样本的未知标签全部假设为负标签，计算损失函数 3利用正、负伪标签阈值δ和对每个样本的分类预测值p进行划分，得到可信的正、负伪标签，计算伪标签一致性正则损失 4结合每个样本的单一正标签与步骤3中得到的伪标签，将预测为正标签的低维特征嵌入z归纳到每个类簇中，利用标签感知矩阵计算标签感知一致性正则损失 5以最小化总损失函数为目标，更新模型参数并返回步骤2迭代优化模型，直至模型收敛； 所述步骤4实现过程如下： 根据得到的伪标签，给预测为正标签的低维特征嵌入z分类，当或有czni＝i，即只有样本在第i个类别上预测值大于等于阈值δ或单一正标签就是第i个类别时，才将该样本在第i个类别上的特征嵌入zni归为类别i；因此特征嵌入所属类别函数c·定义为： 对于B个样本而言，有B'＝B×L个特征嵌入每个样本有L个类别；将满足的zni挑选出来，构成个特征嵌入作为的算子，即每个样本的低维特征嵌入根据类别维度被拆分成L份并筛选出伪标签为正的部分，用来作为后续计算的算子；筛选后的特征嵌入构成一个新的集合，定义为 定义标签感知矩阵I如下： 最终，由如下公式计算： 其中，expzj·zj′τ的作用是聚合相同类别的特征嵌入， 的作用拉远不同类别的特征嵌入，τ为温度系数。

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