华南理工大学文贵华获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多域融合的体质和脏器识别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：CN120852864B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510943988.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多域融合的体质和脏器识别方法是由文贵华;张孟健设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多域融合的体质和脏器识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多域融合的体质和脏器识别方法，主要在获取舌头图像后，通过多域融合MLP模型提取混沌域特征和频域特征并融合；然后根据融合特征生成体质类型预测向量和脏器类别预测向量。本申请创新性的采用多域融合类MLP网络提取舌头图像的混沌域和离散傅里叶变换域的深层融合特征信息，以全面表征舌像病理信息，从而提高模型的体质和脏器的多任务的识别性能。
本发明授权基于多域融合的体质和脏器识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多域融合的体质和脏器识别方法，其特征在于，获取舌头图像，通过多域融合MLP模型提取混沌域特征和频域特征并融合；所述多域融合MLP模型包括初步特征提取单元，多个首尾连接的多域融合下采样单元以及全连接层；多域融合下采样单元包括MDF块、下采样层和卷积层；MDF块用于从高度和宽度两个维度提取初步特征中特征序列的混沌域特征和频域特征并融合； 混沌域特征提取步骤为： 依次通过线性变换、归一化层与激活函数，对输入特征进行混沌变换； 基于Logistic对变换后特征进行映射，得到混沌域特征；映射方式为： ； 式中，表示混沌变换特征，表示混沌域特征，表示混沌参数； 频域特征提取公式为： ； 式中，表示输入特征，表示二维离散傅里叶变换函数，表示二维离散傅里叶逆变换函数，表示可学习权重； 根据融合特征生成体质类型预测向量和脏器类别预测向量。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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