中國人民解放軍國防科技大學羅廷金獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習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：CN120277462B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510341283.4，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法是由羅廷金;張馨月設計研發完成，并于2025-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法，該基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法包括：獲取目標多示例多標簽學習任務的目標多示例包集，其中多示例包集中的每個包由若干示例組成并對應于若干標簽類，其中示例根據所屬標簽類的不同可區分為關鍵示例和無關示例；通過DL?MIML模型檢測待測多示例包集中的目標多示例包的關鍵示例，得到示例與包兩個級別的分類結果。本發明的有益效果為：提高了標注效率及標注準確度。
本發明授權基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙粒度標注的非凸不平衡多示例多標簽學習方法，其特征在于，包括： 獲取目標多示例多標簽學習任務的目標多示例包集，其中多示例包集中的每個包由若干示例組成并對應于若干標簽類，其中示例根據所屬標簽類的不同可區分為關鍵示例和無關示例； 通過DL-MIML模型檢測待測多示例包集中的目標多示例包的關鍵示例，得到示例與包兩個級別的分類結果； 所述DL-MIML模型通過以下步驟得到： 采用示例權重向量確定目標多示例包集的包中的示例對于被標記的標簽的貢獻值，以及，確定關鍵示例，根據標簽的貢獻值和關鍵示例確定包表示，其中關鍵示例用于表征示例屬于被標記的標簽； 對包中的關鍵示例和無關示例的標簽得分進行計算，根據標簽得分，采用重加權損失函數確定每個包的損失； 對基于訓練包集的目標函數采用低秩約束進行處理，得到第二目標函數，其中第一目標函數為最小化損失； 采用稀疏約束對所述示例權重向量進行處理，得到DL-MIML模型； 獲取DL-MIML模型中的待學習變量，通過塊坐標-Nesterov加速投影下降算法進行優化求解。
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中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市開福區德雅路109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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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