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龍圖騰網獲悉新疆農業大學申請的專利一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別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：CN115272758B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202210876861.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法是由姚芷馨;張太紅;馮向萍設計研發完成，并于2022-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法，包括：建立食用菌品種名錄，根據食用菌品種名錄采集不同環境下各品種食用菌的圖像，建立食用菌數據集，對食用菌數據集進行劃分，得到劃分后的數據集，構建食用菌分類模型，通過改進權重衰減方法對食用菌分類模型進行約束，得到約束后的食用菌分類模型，通過劃分后的數據及對約束后的食用菌分類模型進行訓練，得到訓練后的食用菌分類模型，將模型加載至物聯網智能溯源秤，進行食用菌圖像自動識別。本發明提供的基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法，能夠提高模型權重衰減訓練的準確率，便于調整模型的參數，能夠實現食用菌的自動識別，減少人工識別的時間成本，降低了勞動強度。

本發明授權一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進權重衰減方法的食用菌自動識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：建立食用菌品種名錄，根據食用菌品種名錄采集不同環境下各品種食用菌的圖像，建立食用菌數據集； 步驟2：對食用菌數據集進行劃分，得到劃分后的數據集； 步驟3：構建食用菌分類模型，通過改進權重衰減方法對食用菌分類模型進行約束，得到約束后的食用菌分類模型； 步驟4：通過劃分后的數據及對約束后的食用菌分類模型進行訓練，得到訓練后的食用菌分類模型，將模型加載至物聯網智能溯源秤，進行食用菌圖像自動識別； 步驟1中，建立食用菌品種名錄，根據食用菌品種名錄采集不同環境下各品種食用菌的圖像，建立食用菌數據集，具體為： 進行市場調研，選定食用菌品種總類別個數，建立食用菌品種名錄，根據食用菌品種名錄采集不同環境下各品種食用菌的圖像，每個品種的食用菌均分為干品食用菌及新鮮食用菌，其中，干品食用菌及新鮮食用菌的圖像采集比例為4:6，根據采集的不同環境下各品種食用菌的圖像，建立食用菌數據集； 步驟3中，構建食用菌分類模型，通過改進權重衰減方法對食用菌分類模型進行約束，具體為： 構建食用菌分類模型，其中，食用菌分類模型為EfficientNet網絡模型，對食用菌分類模型進行約束，包括有效學習率約束及權重范數約束，其中，有效學習率約束為：對模型的所有層進行歸一化，維持權重方向的步長保持不變，控制有效學習率； 權重范數約束為：通過權重歸一的全連接層代替模型的初始全連接層，在模型卷積層中，將權重范數固定為一個常數λ，通過YWeight方法定義初始化速率V0為0，總的訓練步數用t表示，初始值為0，訓練樣本表示為x，對應的標簽表示為y，計算t+1步的速率為： 式中，μ為動量momentum，τ為交叉熵損失函數，λ取0，定義一個隨機的初始化權重向量W0，其中，初始學習率用lr表示，得到t+1步的權重向量為： Wt+1＝Wt-lr×ηt×Vt+12 計算下一次的卷積層權重調整公式為： 其中，權重歸一的全連接層結構為： 定義τ函數為： 式中，表示pi第i類的概率，k表示label標簽類，j表示其他類，g為Normal-FC的權值，si表示第i類的log值為： 對τ函數進行求偏導變形得到： 在特征空間中，權重向量W的梯度為x，Wj表示其他類別向量，Wk表示標簽類向量，方向從Wj到Wk，其偏角大小由pj和g決定，且pj也通過softmax函數依賴于g，設定上限值a限制g的大小，使用規范化不同數量類別的上限，得到改進的權重歸一的全連接層結構為：

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新疆農業大學，其通訊地址為：830091 新疆維吾爾自治區烏魯木齊市沙依巴克區南昌路42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”。