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龍圖騰網獲悉南方科技大學申請的專利一種單向類標噪聲處理方法、終端及存儲介質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：CN114595626B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210104127.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種單向類標噪聲處理方法、終端及存儲介質是由宋麗妍;李淑嫻;姚新設計研發完成，并于2022-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種單向類標噪聲處理方法、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種單向類標噪聲處理方法、終端及存儲介質，方法包括：根據采集的數據集生成及維護多個帶有類標分布信息的數據簇；計算每個數據簇的類代表量，并根據類代表量確定對應的數據簇代表的類別的程度；評估數據集中的每個數據的無噪聲類標代表量，并根據單向類標噪聲的特征校準數據集中每個數據的無噪聲類標代表量；根據校準后的無噪聲類標代表量評估得到對應數據類標的可信度，以用于指導模型訓練或評定收集數據的質量的后續任務。本發明基于已標注的數據自動聚合生成一系列數據簇，利用數據簇及單向類標噪聲的數據特性，評估得到每條數據類標的可信性量化指標，從而提高了指導模型的預測準確性和魯棒性。

本發明授權一種單向類標噪聲處理方法、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種單向類標噪聲處理方法，其特征在于，所述單向類標噪聲處理方法包括： 根據采集的數據集生成及維護多個帶有類標分布信息的數據簇；其中，每個所述數據簇均為在輸入空間上形態類似的一組數據； 計算每個所述數據簇的類代表量，并根據所述類代表量確定對應的數據簇代表的類別的程度； 評估所述數據集中的每個數據的無噪聲類標代表量，并根據單向類標噪聲的特征校準所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量； 根據校準后的無噪聲類標代表量評估得到對應數據類標的可信度，以用于指導模型訓練或評定收集數據的質量的后續任務； 所述評估所述數據集中的每個數據的無噪聲類標代表量，并根據單向類標噪聲的特征校準所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量，包括： 基于數據驅動或先驗知識計算所述數據集中每個所述數據簇對于每個數據類標的貢獻度； 根據所述貢獻度計算所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量； 根據所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量，篩選得到真實類標為無噪聲類標的數據，并將確定的數據定義為源數據； 根據所述源數據對所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量進行調整，得到校準后的無噪聲類標代表量； 所述根據所述貢獻度計算所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量，包括： 將每個所述數據簇的貢獻度與對應的類代表量進行結合，并計算得到所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量： ； 其中，為所述數據簇的標代表量； 為所述數據簇對數據的貢獻度； 上角標1為無噪聲類標，0為有噪聲類標； 為生成的第個數據簇； 為當前數據對無噪聲類標的代表量； 所述根據所述源數據對所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量進行調整，得到校準后的無噪聲類標代表量，包括： 利用所述源數據的無噪聲類標代表量的計算值與真實值之間的殘差進行反向傳播； 基于預設梯度對所述數據集中每個數據的無噪聲類標代表量進行調整，得到校準后的無噪聲類標代表量。

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南方科技大學，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區學苑大道1088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”。