西安交通大学张玉龙获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统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：CN115601571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211337115.0，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统是由张玉龙;段晓宇;杜海浪;胡雨馨;王一诺;郭宇;王飞设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统，包括以下步骤：构建多视图数据集；基于多视图数据集的自表达性质构建图学习项，获取不同视图对应的图结构；通过自适应权重机制融合不同视图对应的图结构，得到一致性图；构建多图约束典型相关分析函数，将一致性图作为函数的约束项，得到改进后的多视图特征学习目标函数。本发明得到的函数进行多视图降维时，不仅能利用不同视图数据之间的一致性信息，也可以利用数据之间的相似关系，从而使低维特征能够更好地反映原始数据之间的联系，提升聚类和分类的性能。
本发明授权一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多模态数据的多图约束典型相关分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建多视图数据集； S2：基于多视图数据集的自表达性质构建图学习项，获取不同视图对应的图结构； S3：通过自适应权重机制融合不同视图对应的图结构，得到一致性图； S4：构建多图约束典型相关分析函数，将一致性图作为函数的约束项，得到改进后的多视图特征学习目标函数； 通过式1构建步骤S2的图学习项： 其中，表示每个视图数据对应的图结构， 通过式2对不同视图对应的图结构进行融合： 其中，表示融合后的图；表示每个视图的重要性；表示每个视图数据对应的图结构； 所述构建多图约束典型相关分析函数的步骤为： 其中，表示需要提取特征的多视图数据；表示对应的投影矩阵；表示每个视图数据对应的图结构；表示多视图数据的一致性特征；表示对应的拉普拉斯矩阵；表示融合后的图；表示每个视图的重要性。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励