北京大学深圳研究生院朱跃生获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种手写汉字识别方法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：CN116229483B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310228757.5，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权一种手写汉字识别方法是由朱跃生;阮洁;翁振宇设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种手写汉字识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的手写汉字识别方法，包括以下步骤：步骤S1，给多个汉字赋予标签，使用标签在同一域中的多个汉字为样本训练网络以获得模型参数，在样本中随机选择范例，并通过计算产生多个原型，其中每个原型代表深层特征空间中的一个类，每个原型通过计算每个类的类别中心得到；步骤S2，使用软知识蒸馏记忆模型参数；步骤S3，增强原型；步骤S4，利用门控机制筛选出类别中心附近的增强过的原型；步骤S5，使用新样本、筛选后的增强原型和范例训练网络，重复步骤S1至步骤S4。与传统的联合训练方法相比，本发明的手写汉字识别方法能够使用更少的计算能力和内存空间来获得更好的结果。
本发明授权一种手写汉字识别方法在权利要求书中公布了：1.一种手写汉字识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，给多个汉字赋予标签，使用标签在同一域中的多个所述汉字为样本训练网络以获得模型参数，在所述样本中随机选择范例，并通过计算产生多个原型，其中每个所述原型代表深层特征空间中的一个类，每个所述原型通过计算每个所述类的类别中心得到； 步骤S2，使用软知识蒸馏记忆所述模型参数； 步骤S3，增强所述原型； 步骤S4，利用门控机制筛选出所述类别中心附近的所述增强过的原型； 步骤S5，使用新样本、筛选后的增强原型和所述范例训练所述网络，重复步骤S1至步骤S4， 其中，所述软知识蒸馏采用蓄水池采样方法，从输入流中选取个随机样本，寻求最小化以下目标: 其中，α是一个超参数，用作平衡因子，是从开始到当前训练阶段的损失值， 在缓冲数据点上增加一个项，最终的目标为: 其中x”是蓄水池中存储的图像，y”是对应的标签，β是平衡因子。
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