常州大学谢云欣获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应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：CN116524234B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310290789.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法是由谢云欣;吴思羽;朱晨阳;金亮钰设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法，首先对源域有岩性标签的岩石图像和目标域无标记岩石图像进行特征提取、降维，并求得初始投影矩阵。使用基于类原型和结构化预测策略对目标域岩石样本进行岩性伪标签预测，同时使用强化学习对目标域带有岩性伪标签的岩石样本进行选择性伪标记；然后通过使用有岩性标记源域数据和强化学习选择出的岩性伪标记目标域数据的局部保留投影来更新投影矩阵，并使用基于类原型和结构化预测策略更新目标域所有数据的岩性伪标记；通过更新投影最终实现不同区域岩性识别模型的领域自适应。本发明方法提高了未标记数据伪标签和域对齐的准确性。
本发明授权一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，将含有各类岩性数据的岩石图像数据集进行人工分类处理后赋予岩性标签作为源域数据集； S2，将保存的岩心扫描图片和电镜扫描图片作为目标域数据集； S3，基于源域数据集和目标域数据集，将岩石图片进行预处理后，引入基于CNN的岩性识别模型中的特征提取器F进行特征提取并降维后，利用源域有标记岩石样本求得初始投影P0； S4，在学习子空间中采用基于类原型结合结构化预测方法对目标域所有数据进行岩性伪标记； S5，使用基于强化学习的选择岩性伪标记策略对目标域中最可靠的岩性伪标记样本进行选择； S6，将步骤S5所得岩性伪标签样本和源域有岩性标签样本组成样本集，采用局部保留投影作为使能技术，完成两个域的类对齐任务； S7，采用基于类原型结合结构化预测方法将目标域岩石样本更新为岩性伪标记； S8，重复步骤S5至步骤S7，直至达到目标迭代次数。
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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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