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龙图腾网获悉北京智源人工智能研究院申请的专利基于模块化自编码的集成网络的训练方法和装置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：CN119026708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202410940660.1，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于模块化自编码的集成网络的训练方法和装置是由陈智强;雷博;马雷;黄铁军;余山设计研发完成，并于2024-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模块化自编码的集成网络的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于模块化自编码的集成网络的训练方法和装置，属于人工智能技术领域。训练方法包括：获取训练数据，基于所述训练数据，利用等变约束对卷积网络自编码器进行训练，得到训练好的自编码器；将训练数据中的图像I输入至训练好的自编码器中获得fii；将得fii接入基模型Gii中，得到Giifii；利用Giifii对集成学习模型E进行训练，得到训练好的基模型Gii和集成学习模型E。本发明首先通过构建等变约束对模块化自编码器进行训练，促进了网络模块功能的特化。然后使用功能分化的特征模块和基模型来进行集成学习，降低了集成学习基模型之间同质化问题，从而提高了集成学习的泛化能力、鲁棒性和集成效果。

本发明授权基于模块化自编码的集成网络的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于模块化自编码的集成网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据，所述训练数据包括图像I以及图像I变换后得到的图像I′； 基于所述训练数据，利用等变约束对卷积网络自编码器进行训练，得到训练好的自编码器；其中，等变约束LEC采用如下公式进行计算： Lequ＝∑i||f′i-Miδfi||2，i∈{0,1，...，k-1}， LEC＝Lrecon+λ1Lequ+λ2Lsym， f＝I*W， f′＝I′*W， 其中，I′＝LδI，Lδ为某种变换且变换参数为δ；W为卷积网络自编码器的卷积核，且W＝[W0，W1，...，Wk-1]，即卷积核分为k个模块；f为图像I经过卷积后得到的特征图像，且f＝[f0，f1，...，fk-1]；f′为图像I′经过卷积后得到的特征图像，f′＝[f′0，f′1，...，f′k-1]；*表示卷积操作，表示反卷积操作；fi为图像I经过卷积核的第i个模块卷积后得到的特征图；f′i为图像I′经过卷积核的第i个模块卷积后得到的特征图；Miδ为第i个模块参数为δ的预测矩阵，该预测矩阵通过随机初始化后经过模型训练优化得到；Lrecon为重建损失，Lequ为等变损失，Lsym为对称损失，LEC为等变约束；λ1和λ2分别为等变损失和对称损失的权重系数；l表示各个模块的维度数量；表示第i个模块只有第m维为1其余维度为0的特征图，表示第i个模块只有第n维为1其余维度为0的特征图；为从到的最优变换参数；为参数为δ预测矩阵Miδ的第m行第n列的值；为参数为δ′的预测矩阵Miδ′的第m行第n列的值；T为一个大于0的超参数；为变换参数为时的预测矩阵；δ′为积分变量，用来区分不同积分项下的变换参数δ； 将训练数据中的图像I输入至训练好的自编码器中获得各模块的特征图fi，i＝0,1,2，...，k-1；将得到的每个特征图fi接入一个基模型Gi中，得到输出结果Gifi；利用各个基模型的输出结果Gifi对集成学习模型E进行训练，得到训练好的基模型Gi和训练好的集成学习模型E； 将训练好的自编码器、训练好的基模型Gi和训练好的集成学习模型E共同构成基于模块化自编码的集成网络。

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