合肥工業大學張琨獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法和系統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：CN115221943B 。
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：202210687172.5，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法和系統是由張琨;呂廣奕;吳樂;汪萌設計研發完成，并于2022-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供種融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法、系統、存儲介質和電子設備，涉及對比學習技術領域。與現有方法相比，本發明實施例通過引入EM算法，在計算對比學習損失的過程中能夠充分考慮負樣本的質量，通過不斷選擇高置信度的負樣本，有效提升了對比學習方法的性能，同時本發明實施例僅在優化目標上進行了設計，使得本發明實施例是模型無關的，能夠使用于不同任務場景和各類對比學習框架，具有良好的泛化性能和適用性。
本發明授權融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種融合EM算法的對比學習負樣本高效采樣方法，其特征在于，包括： S1、在當前訓練批次中確定錨點樣本、正樣本和負樣本，采用預訓練模型分別獲取所述錨點樣本、正樣本、負樣本的向量表示；其中樣本的數據類型包括圖像或文本； S2、將所述錨點樣本、正樣本、負樣本的向量表示映射到對比學習空間； S3、根據映射輸出結果，融合EM算法選擇高置信度的負樣本加入正樣本集合中；根據調整后的正樣本集合，構建對比損失函數優化參數； S4、循環執行S3直至模型收斂，將錨點樣本的最終向量表示作為輸出； 所述S2中通過相同的多層感知機MLP將樣本表示映射到對比學習空間， zi＝MLPhi， 其中，hi表示第i個錨點樣本的向量表示；表示該錨點樣本的正樣本的向量表示；表示該錨點樣本的第j個負樣本的向量表示；zi、分別表示錨點樣本、正樣本、第j個負樣本的向量表示對應的映射輸出結果。
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合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193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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