安徽工业大学袁志祥获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种多标记分类模型构建方法、分类方法、分类装置、电子设备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：CN116310585B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310361708.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多标记分类模型构建方法、分类方法、分类装置、电子设备及存储介质是由袁志祥;张开鑫设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多标记分类模型构建方法、分类方法、分类装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多标记分类模型构建方法、分类方法、分类装置、电子设备及存储介质，属于多标记学习技术领域。本发明利用PU学习技术，设计一个新的损失函数和一个自适应温度系数模块，从而对多标记分类模型进行优化；其中设计的损失函数，可以在模型训练过程中只使用部分标注的正标签和未知标签，即可实现良好的分类精度；通过自适应温度系数模块可以动态调节预测分数的离散程度，缓解了模型训练早期预测分数过平滑的问题，从而加快了模型收敛，提高了分类精度。
本发明授权一种多标记分类模型构建方法、分类方法、分类装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多标记分类模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入训练图像集，并提取图像特征； S2、利用语义解耦模块，通过整合S1提取的图像特征中每个类别的语义信息来得到特定于类别的语义表示向量； S3、将得到的特定于类别的语义表示向量送入线性分类器，计算每个标签的预测分数； S4、将输入模型的图像进行图像级混合得到混合图像，混合图像重复步骤S1-S3计算出混合图像的预测分数；同时，将原图像的预测分数进行混合得到混合的预测分数；将混合图像的预测分数和混合的预测分数输入损失函数，即得到总体损失的正则化项Lreg； S5、利用自适应温度系数模块，计算S3中得到的预测分数的标准差，并依此计算得到自适应温度系数τ，用来动态调节预测分数； S6、将原图像的预测分数和PU设置下的标签输入到损失函数中，得到分类损失项Lvar； S7、根据S4中得到的正则化项Lreg以及S6中得到的分类损失项Lvar，构建得到总体的损失函数，从而对模型进行优化。
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