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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于K最近邻图的分布外检测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：CN116467650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310222879.3，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于K最近邻图的分布外检测方法是由唐可可;蔡旭健;彭伟龙;李树栋;李默涵;王乐设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K最近邻图的分布外检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和深度学习技术领域，且公开了一种基于K最近邻图的分布外检测方法，包括以下步骤：首先使用神经网络中的特征提取器对数据集中的每个样本x进行特征提取，提取的特征是神经网络倒数第二层的特征；使用分布内数据的训练数据集的特征初始化K最近邻图，用图中的每一个结点zi表示每一个样本的特征，i是分布内数据集中样本的id号，让每个特征结点随机指向另外K个不同的特征结点。该基于K最近邻图的分布外检测方法，通过构建K最近邻图，加快了搜索最近邻结点的速度；在计算特征距离的时候，在余弦相似度的基础上，增加特征的全局代表性的权重，充分利用了更具分布内全局代表性的特征，大大提高了分布外检测的性能。

本发明授权一种基于K最近邻图的分布外检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K最近邻图的分布外检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先使用神经网络中的特征提取器对数据集中的每个样本x进行特征提取，提取的特征是神经网络倒数第二层的特征； S2、使用分布内数据的训练数据集的特征初始化K最近邻图，用图中的每一个结点zi表示每一个样本的特征，i是分布内数据集中样本的id号，让每个特征结点随机指向另外K个不同的特征结点，同时计算有指向关系的两个结点的特征的距离，以随机初始化K最近邻图，距离采用余弦相似度S，经过初始化之后，每个样本都会指向K个邻居结点； S3、对初始化之后的K最近邻图进行优化重建，随机选择一个结点zi的特征，并和随机K个结点的特征计算余弦相似度，以搜索距离自己更近的结点，如果找到距离特征结点zi更近的特征结点，则把zi结点所指向的较远的结点更新为更近的结点； S4、然后再重复进行多次S3的操作，如果超过5次发现没有再找到更近的结点，则认为K最近邻图已经重建完成； 在测试阶段，把测试样本x的特征也当成一个新结点，首先指向K最近邻图中随机K个结点，并分别与其特征计算全局代表性权重特征距离L，样本x通过反复和最近邻居结点的K个邻居结点进行计算L距离，并更新结点x指向更近结点的操作，直到最终找到和结点x距离最近的K个结点，距离L的计算公式如下： Lx,zi＝Sx,zi*Rzi； 所述R是一个特征结点的全局代表性，由该结点的入度计算得到，全局代表性越大，则表示该结点所表示的特征越能代表分布内数据，全局代表性由以下公式表示,其中Ii是K最近邻图中id为i的结点的入度，是所有大于0的Ii的平均值：

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