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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(深圳)申請的專利一種子空間聚類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114897053B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210382614.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)一種子空間聚類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由陳勇勇;程磊;花忠云設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種子空間聚類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本實施例提供一種子空間聚類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：通過預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對原始數(shù)據(jù)特征進行特征提取、自表示處理、解碼處理等操作得到目標損失函數(shù)，其中，是利用核范數(shù)對預(yù)設(shè)的自表示系數(shù)矩陣施加低秩先驗以進行自表示處理。通過目標損失函數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，從訓(xùn)練好的卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)模型中提取目標自表示系數(shù)矩陣，進一步得到目標相似度矩陣，然后利用聚譜類算法對目標相似度矩陣進行分割得到子空間聚類結(jié)果。本申請基于核范數(shù)與卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)對自表示系數(shù)矩陣的學習，進而得到準確性更高的相似度矩陣，最后得到準確性更高的子空間聚類結(jié)果，本申請的方法能夠提升子空間聚類的準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種子空間聚類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種子空間聚類方法，其特征在于，包括： 獲取原始數(shù)據(jù)特征；其中，所述原始數(shù)據(jù)特征為圖像數(shù)據(jù)； 通過預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的編碼模塊對所述原始數(shù)據(jù)特征進行特征提取，以得到潛在數(shù)據(jù)特征；其中，所述編碼模塊為卷積編碼器； 通過預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自表示模塊對所述潛在數(shù)據(jù)特征進行自表示處理，得到目標數(shù)據(jù)特征，其中，利用核范數(shù)對預(yù)設(shè)的自表示系數(shù)矩陣進行低秩約束處理，得到初步自表示系數(shù)矩陣，所述自表示模塊通過所述初步自表示系數(shù)矩陣對所述潛在數(shù)據(jù)特征進行自表示處理；其中，所述自表示模塊為不帶激活函數(shù)的全連接層； 通過預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的解碼模塊對所述潛在數(shù)據(jù)特征進行解碼處理，以得到恢復(fù)數(shù)據(jù)特征；其中，所述解碼模塊為卷積解碼器，所述卷積解碼器與所述卷積編碼器相對應(yīng)； 根據(jù)所述初步自表示系數(shù)矩陣、所述原始數(shù)據(jù)特征、所述潛在數(shù)據(jù)特征、所述目標數(shù)據(jù)特征、所述恢復(fù)數(shù)據(jù)特征構(gòu)建目標損失函數(shù)； 根據(jù)所述目標損失函數(shù)對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以得到目標自表示系數(shù)矩陣； 利用預(yù)設(shè)算法對所述目標自表示系數(shù)矩陣進行處理，得到目標相似度矩陣； 利用聚譜類算法對所述目標相似度矩陣進行分割，得到子空間聚類結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(深圳)，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區(qū)桃源街道深圳大學城哈爾濱工業(yè)大學校區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。