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龙图腾网获悉新疆农业大学申请的专利一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动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：CN115272758B 。

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：202210876861.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法是由姚芷馨;张太红;冯向萍设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法，包括：建立食用菌品种名录，根据食用菌品种名录采集不同环境下各品种食用菌的图像，建立食用菌数据集，对食用菌数据集进行划分，得到划分后的数据集，构建食用菌分类模型，通过改进权重衰减方法对食用菌分类模型进行约束，得到约束后的食用菌分类模型，通过划分后的数据及对约束后的食用菌分类模型进行训练，得到训练后的食用菌分类模型，将模型加载至物联网智能溯源秤，进行食用菌图像自动识别。本发明提供的基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法，能够提高模型权重衰减训练的准确率，便于调整模型的参数，能够实现食用菌的自动识别，减少人工识别的时间成本，降低了劳动强度。

本发明授权一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进权重衰减方法的食用菌自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：建立食用菌品种名录，根据食用菌品种名录采集不同环境下各品种食用菌的图像，建立食用菌数据集； 步骤2：对食用菌数据集进行划分，得到划分后的数据集； 步骤3：构建食用菌分类模型，通过改进权重衰减方法对食用菌分类模型进行约束，得到约束后的食用菌分类模型； 步骤4：通过划分后的数据及对约束后的食用菌分类模型进行训练，得到训练后的食用菌分类模型，将模型加载至物联网智能溯源秤，进行食用菌图像自动识别； 步骤1中，建立食用菌品种名录，根据食用菌品种名录采集不同环境下各品种食用菌的图像，建立食用菌数据集，具体为： 进行市场调研，选定食用菌品种总类别个数，建立食用菌品种名录，根据食用菌品种名录采集不同环境下各品种食用菌的图像，每个品种的食用菌均分为干品食用菌及新鲜食用菌，其中，干品食用菌及新鲜食用菌的图像采集比例为4:6，根据采集的不同环境下各品种食用菌的图像，建立食用菌数据集； 步骤3中，构建食用菌分类模型，通过改进权重衰减方法对食用菌分类模型进行约束，具体为： 构建食用菌分类模型，其中，食用菌分类模型为EfficientNet网络模型，对食用菌分类模型进行约束，包括有效学习率约束及权重范数约束，其中，有效学习率约束为：对模型的所有层进行归一化，维持权重方向的步长保持不变，控制有效学习率； 权重范数约束为：通过权重归一的全连接层代替模型的初始全连接层，在模型卷积层中，将权重范数固定为一个常数λ，通过YWeight方法定义初始化速率V0为0，总的训练步数用t表示，初始值为0，训练样本表示为x，对应的标签表示为y，计算t+1步的速率为： 式中，μ为动量momentum，τ为交叉熵损失函数，λ取0，定义一个随机的初始化权重向量W0，其中，初始学习率用lr表示，得到t+1步的权重向量为： Wt+1＝Wt-lr×ηt×Vt+12 计算下一次的卷积层权重调整公式为： 其中，权重归一的全连接层结构为： 定义τ函数为： 式中，表示pi第i类的概率，k表示label标签类，j表示其他类，g为Normal-FC的权值，si表示第i类的log值为： 对τ函数进行求偏导变形得到： 在特征空间中，权重向量W的梯度为x，Wj表示其他类别向量，Wk表示标签类向量，方向从Wj到Wk，其偏角大小由pj和g决定，且pj也通过softmax函数依赖于g，设定上限值a限制g的大小，使用规范化不同数量类别的上限，得到改进的权重归一的全连接层结构为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆农业大学，其通讯地址为：830091 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区南昌路42号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。