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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种玻璃类型识别方法和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：CN116756537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310527946.2，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种玻璃类型识别方法和存储介质是由张莉;陈心怡;赵雷;王邦军设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玻璃类型识别方法和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及特征选择学习技术领域。本发明提出的一种玻璃类型识别方法通过将获得的玻璃特征数据利用构建的半监督特征算法进行特征选择得到特征最优子集，利用特征最优子集筛选数据组成训练集训练最近邻分类器对未知的玻璃数据进行类型识别。在构建的半监督特征算法中利用对约束对的计算得到特征数据集中的特征的权重，考虑了样本特征在加权特征空间下的变化，得到更有效的局部信息，在节约了成本的前提下提高了模型对玻璃的分类性能。

本发明授权一种玻璃类型识别方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种玻璃类型识别方法，其特征在于：包括： S1:获取已知玻璃类型的多个不同的特征类别的特征数据将其作为数据集，将数据集中的一部分数据依据其已知的玻璃类型打上标签，称为有标签数据集，数据集中未进行标签的数据作为无标签数据集，根据有标签数据集中的数据生成不能连接约束对集C： C＝{xi,xj|xi和xj是不同种类的玻璃}； S2:初始化所有特征类别的特征权重w和特征间隔向量z，设置迭代参数，利用迭代方法计算特征权重w，迭代计算具体包括： S21：对每一对不能连接约束对xi,xj进行计算，包括： 在无标签数据集中找到k个与xi距离最近的样本作为xi的近邻样本集合NHxi及k个与xj距离最近的样本作为xj的近邻样本集合NHxj；计算集合NHxj中的每个样本xt是xi在权重空间w下的异类近邻概率 计算集合NHxi中的每个样本xt是xi在权重空间w下的同类近邻概率 其中，wt-1表示上次迭代得到的权重，‖xt‖wt-1＝xt1w1+xt2w2+…+xtdwd；σ为核宽度；d为特征类别的个数； 利用对约束对xi,xj计算得到的所有样本的异类近邻概率和同类近邻概率更新计算此约束对xi,xj的特征间隔向量z： S22：利用得到的所有约束对的特征间隔向量z计算得到每一次迭代后的特征权重w：＝[maxz,0,..,maxz,0] S23：达到迭代循环结束条件后结束循环，输出迭代后的特征权重w； 对迭代计算后的特征权重w中不同的类别特征根据特征类别的权重大小进行排序并选择得到特征类别最优子集； 利用得到的特征类别最优子集对数据集进行约简得到约简的样本数据集； S3:构建最近邻分类器，以约简的样本数据集作为训练集，训练最近邻分类器，利用训练后的最近邻分类器对未知的玻璃特征数据进行分类，得到未知玻璃的类型。

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