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龍圖騰網獲悉華僑大學申請的專利基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法及裝置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：CN120451695B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510884718.X，技術領域涉及：G06V10/771；該發明授權基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法及裝置是由孫真真;單書豪;劉景華設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法及裝置，涉及數據挖掘領域，方法包括：S1，利用數據集構建特征矩陣和邏輯標記矩陣；S2，特征選擇模型構建步驟；S3，利用基于特征矩陣和邏輯標記矩陣構建目標函數的流形正則項和標記相似圖學習項；S4利用目標函數對特征選擇模型進行訓練；S5，將偏多標記數據集輸入訓練好的特征選擇模型，得到標記置信度矩陣和特征選擇模型的權重矩陣，計算特征矩陣和標記置信度矩陣的互信息，根據互信息計算特征重要度矩陣，根據重要性排序篩選出最終的特征選擇結果。本發明通過動態學習標記相似圖權重矩陣消除噪聲標記對標記相關性的影響，并結合權重矩陣與標記置信度的互信息實現特征選擇。

本發明授權基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應流形和互信息的偏多標記特征選擇方法，其特征在于，包括如下步驟： S1，偏多標記數據集處理步驟，獲取偏多標記數據集并構建特征矩陣；將偏多標記數據集的候選標記轉化為邏輯標記并構建邏輯標記矩陣； S2，特征選擇模型構建步驟，構建以特征矩陣為輸入，以權重矩陣為模型訓練參數，以標記置信度矩陣為輸出的特征選擇模型； S3，流形正則項構建步驟， 基于特征矩陣計算特征之間的相似度得到特征相似度矩陣，基于邏輯標記矩陣計算語義相似度矩陣，基于特征相似度矩陣和語義相似度矩陣計算特征圖權重矩陣； 基于邏輯標記矩陣獲取初始標記相關性矩陣，根據初始標記相關性矩陣構建特征選擇模型的目標函數的標記相似圖學習項，在特征選擇模型訓練過程中對標記圖權重矩陣進行學習； 基于標記圖權重矩陣和特征圖權重矩陣構建特征選擇模型的目標函數的流形正則項； S4，特征選擇模型訓練步驟，利用目標函數對特征選擇模型進行訓練，得到訓練好的特征選擇模型； S5，特征選擇步驟，將偏多標記數據集輸入訓練好的特征選擇模型，得到標記置信度矩陣和訓練好的權重矩陣；計算特征矩陣和標記置信度矩陣的互信息，得到互信息矩陣；根據互信息矩陣和訓練好的權重矩陣計算特征重要度矩陣，根據特征重要度矩陣計算特征矩陣每一維特征對所有類別的重要性，根據重要性排序篩選出對應維度的特征，得到最終的特征選擇結果。

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華僑大學，其通訊地址為：362000 福建省泉州市豐澤區城東城華北路269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”。