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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利数据质量提升方法、相关装置和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：CN118550906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410651092.3，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权数据质量提升方法、相关装置和介质是由任智祥;汪铭庆;田永鸿设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据质量提升方法、相关装置和介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种数据质量提升方法、相关装置和介质。该方法包括：将待提升数据输入目标神经网络模型，得到输出距离；根据输出距离、待提升数据、第一梯度信息和预设置的梯度下降速率超参数，生成中间数据；根据中间数据更新待提升数据，返回将待提升数据输入目标神经网络模型，得到输出距离的步骤，以对待提升数据进行迭代更新，直到满足预设的迭代停止条件，将满足预设的迭代停止条件的待提升数据作为目标数据。本公开实施例能够提高数据质量提升处理的可靠性，提高最终的数据质量。本公开实施例可应用于图像处理、数字人渲染、工业异常检测等场景。

本发明授权数据质量提升方法、相关装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种数据质量提升方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始数据集，根据所述原始数据集构建训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个高质量数据和多个低质量数据； 根据多个所述高质量数据，构建隐式流形，其中，每个所述高质量数据与所述隐式流形的第一距离均为0； 计算各个所述低质量数据与所述隐式流形的第二距离，其中，所述第二距离均大于0； 将所述训练数据集、所述第一距离和所述第二距离输入预设置的神经网络模型，对所述预设置的神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型； 将待提升数据输入所述目标神经网络模型，得到输出距离，其中，所述输出距离表征所述待提升数据与隐式流形的最小距离，所述隐式流形基于高质量数据集得到； 根据所述输出距离、所述待提升数据、第一梯度信息和预设置的梯度下降速率超参数，生成中间数据，其中，所述第一梯度信息用于表征所述待提升数据到所述隐式流形上最近数据点的方向； 根据所述中间数据更新所述待提升数据，返回所述将待提升数据输入所述目标神经网络模型，得到输出距离的步骤，以对所述待提升数据进行迭代更新，直到满足预设的迭代停止条件，将满足预设的迭代停止条件的所述待提升数据作为目标数据。

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