西北工业大学朱培灿获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115331066B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210640089.2，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质是由朱培灿;侯鑫;高超;刘洋;赵银平;王震设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质，涉及机器学习中的降维领域，解决了受原始数据中包含的噪声和冗余等不良特征的影响，导致在特征选择中最终所选特征不是最优特征的问题。无监督特征选择方法具体包括：获取n个目标对象中每个目标对象的初始特征数据，确定任意两个目标对象的第一相似度，构建第一相似矩阵；基于第一相似矩阵构建第二相似矩阵，对第二相似矩阵进行迭代学习得到目标相似矩阵以及相应的目标投影矩阵，根据初始特征数据和目标投影矩阵确定目标特征数据。本发明将相似矩阵的构造和特征选择两个过程整合到一个统一的框架中，可以得到最优的相似矩阵。
本发明授权一种无监督特征选择方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无监督特征选择方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的n个目标对象中每个目标对象的初始特征数据，所述初始特征数据包括d种特征数据，n和d为大于1的正整数；所述目标对象是图像； 根据所述n个目标对象中任意两个目标对象的初始特征数据，确定所述任意两个目标对象的第一相似度； 根据所述任意两个目标对象的第一相似度，以及正则化参数，构建第一相似矩阵； 根据用户输入的多个候选对象的初始特征数据，确定任意两个候选对象的第二相似度，并根据所述任意两个候选对象的第二相似度和所述正则化参数构建第二相似矩阵，所述多个候选对象与所述n个目标对象完全不同或者部分不同； 利用损失函数，根据所述第一相似矩阵对所述第二相似矩阵进行迭代学习，得到目标相似矩阵，以及相应的目标投影矩阵，所述目标相似矩阵为与所述第一相似矩阵的相似度最高的矩阵； 根据所述初始特征数据和所述目标投影矩阵，确定目标特征数据，所述目标特征数据包括k种特征数量，k为小于d的正整数。
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