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龍圖騰網獲悉西南大學申請的專利基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118710944B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410808729.5，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法是由車杭駿;王欣;郭偉;潘柏丞;何興;李鴻一設計研發完成，并于2024-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法，涉及數據處理技術領域，解決現有多視圖聚類方法忽略多視圖之間的差異性以及表示張量中所存在的問題。本發明基于經典多視圖方法進行改進，將表示張量分為清潔部分和噪聲部分，將加權張量核范數加到干凈表示張量上，以考慮奇異值的先驗知識，對噪聲部分施加l2,1范數約束，使學習到的表示張量更加清晰，增強了算法的魯棒性。在目標函數中引入差異項來描述多視圖表示矩陣的多樣性，引入流形正則化項來保持數據的局部結構。從而提升了多視圖聚類的效果和魯棒性，在多種數據集上均取得了優異的表現。

本發明授權基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于多樣性準則下多視圖聚類的癌癥亞型檢測方法，其特征在于，包括： 獲取多視圖數據中各視圖的數據矩陣，通過各視圖數據的表示矩陣和自表示誤差矩陣對所述數據矩陣進行表示； 基于所述表示矩陣得到所述多視圖數據的表示張量，將所述表示張量拆分為清潔表示張量和表示誤差矩陣；基于所述自表示誤差矩陣和表示誤差矩陣得到數據矩陣的噪聲矩陣，所述噪聲矩陣表示為，是第個視圖的自表示誤差矩陣，是第個視圖的表示張量的表示誤差矩陣； 分別對所述清潔表示張量和噪聲矩陣施加范數約束，并引入所述表示矩陣的正則化項和差異項構建多視圖聚類的優化目標函數；所述表示矩陣的差異項為正交差異項，所述表示矩陣的正則化項為基于圖的拉普拉斯正則化項； 所述優化目標函數表示為： 其中，、、分別表示第個視圖的表示矩陣、清潔表示矩陣和噪聲矩陣； 目標函數的第一項是清潔表示向量的加權范數，用于融合奇異值的先驗信息并誘導出張量的低秩性；第二項是噪聲矩陣的范數，用于減輕表示矩陣和表示張量中噪聲的影響；第三項是拉普拉斯流形正則化，用于保持數據的局部結構，是第個視圖的拉普拉斯矩陣，是視圖數量，表示矩陣的跡；第四項是正交差異項，用于表示多視圖的多樣性，是第個視圖的表示矩陣，；、、是平衡系數； 約束條件的第一項用于執行基于自表示的子空間聚類，是第個視圖的數據矩陣，是第個視圖的表示矩陣，是第個視圖的自表示誤差矩陣；第二項將多視圖的表示矩陣作為表示張量；第三項將表示張量劃分為干凈部分和錯誤部分，是清潔表示張量，是第個視圖的表示張量的表示誤差矩陣；第四項是噪聲矩陣約束； 求解所述優化目標函數的最優化問題，得到所述清潔表示張量的求解結果； 根據所述清潔表示張量的求解結果計算所述多視圖數據的親和矩陣； 對所述親和矩陣進行譜聚類，得到聚類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西南大學，其通訊地址為：400700 重慶市北碚區天生路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。