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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利面向神经网络的无监督聚类算法、装置及其电子设备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：CN115422989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210875405.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权面向神经网络的无监督聚类算法、装置及其电子设备是由公茂果;林一鸣;张斯佳;高原;王善峰;范晓龙设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向神经网络的无监督聚类算法、装置及其电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向神经网络的无监督聚类算法、装置及其电子设备，涉及网络技术领域，包括：获取多个神经网络，并从中选取基准网络；获取基准网络和除基准网络之外的神经网络的隐含元素相似度；基于基准网络的隐含元素相似度和除基准网络之外的神经网络的隐含元素相似度，逐层进行最大二分权匹配，得到匹配结果；按照匹配结果，调整除基准网络之外的神经网络的各层的权重连接顺序。本申请大幅提高聚类准确度和聚合后的模型性能。

本发明授权面向神经网络的无监督聚类算法、装置及其电子设备在权利要求书中公布了：1.一种无监督聚类装置，其特征在于，应用于物联网分布式协同学习场景，包括： 选择模块，用于搭建基准网络的选择框架，通过基准网络的选择框架从客户端上传的多个神经网络中选取基准网络；多个客户端均使用CNN进行图像分类任务，通过比较各客户端模型对同一测试数据分类的准确度选取基准网络，选取准确度最高的神经网络作为无监督神经网络聚类算法的基准网络； 获取模块，用于获取所述基准网络和除所述基准网络之外的神经网络的隐含元素相似度；通过计算基准网络和除基准网络之外的神经网络的隐含元素的相似度，相似度越高的隐含元素表示负责同一特征提取的概率越高，计算出的相似度用于进行二分最大权匹配提供权重值参考；计算相似度的方法包括欧式距离、汉明距离或余弦相似度； 匹配模块，用于基于所述基准网络的隐含元素相似度和除所述基准网络之外的神经网络的隐含元素相似度，逐层进行最大二分权匹配，得到匹配结果；包括：选取所述基准网络和除所述基准网络之外的神经网络的对应层，构建多个二分图；利用匈牙利算法获取构建的所有二分图的最大匹配；基于构建的所有二分图的最大匹配，利用KM算法获取构建的所有二分图的最大权匹配；逐层获取所述基准网络和除所述基准网络之外的神经网络的对应层，每层构建多个二分图，并获取构建的所有二分图的最大权匹配，即得到匹配结果； 权重连接模块，用于按照所述匹配结果，调整除所述基准网络之外的所述神经网络的各层的权重连接顺序。

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