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龙图腾网获悉中国传媒大学;中国科学院国家空间科学中心申请的专利基于VQ-VAE的频高图相似性检索系统与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：CN120104820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510186216.X，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权基于VQ-VAE的频高图相似性检索系统与方法是由齐全;朱卿谊;高鹏东;裘初;王铮;王国军;史建魁;王霄设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VQ-VAE的频高图相似性检索系统与方法在说明书摘要公布了：本发明属于电离层频高图技术领域，尤其涉及基于VQ‑VAE的频高图相似性检索系统与方法，通过结合高斯混合模型和正交约束的码本优化方法，利用GMM对频高图进行聚类，并在聚类过程中引入正交约束，提升了码本的表达能力和特征捕捉精度。正交约束项的引入有助于减少簇之间的重叠，提高了码本对复杂图像特征的区分能力。以及通过计算VQ‑VAE生成的低维向量之间的欧氏距离，实现高效的图像相似性计算，并在GMM和正交约束优化中，通过调节正则化系数λ以及最大迭代次数，确保模型的收敛性与稳定性。该机制能够进一步提升模型的鲁棒性，并且在实际应用中具有较强的泛化能力。

本发明授权基于VQ-VAE的频高图相似性检索系统与方法在权利要求书中公布了：1.基于VQ-VAE的频高图相似性检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建检索模型、检索库，并对检索模型进行训练，其中，步骤1中构建检索库为：设频高图数据集为其中xi表示一幅频高图，通过压缩码本将其离散化储存； 首先进行潜在向量提取，对数据库每个样本xi用编码器fφ.提取潜在表示： 之后进行量化分配对每个潜在向量zi寻找其在压缩码本中的最邻近中心 得到量化索引最后进行数据库存储，存储量化索引对于每个数据，仅需存储一个整数索引，Ke为初始化GMM参数中的簇数，μk为均值向量； 2对频高图数据进行预处理； 3检索模型通过深度神经网络将频高图数据转换为高维特征表示，并在高维特征基础上进一步压缩数据，同时引入高斯混合模型和正交约束调控码本大小，并利用码本将高维特征映射为离散的低维表示，并储存到检索库中； 4构建相似性计算模块； 5利用检索模型提取待检索频高图的低维向量表示，通过相似性计算模块在检索库中快速查找与之最相似的频高图并返回结果。

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中国传媒大学;中国科学院国家空间科学中心，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区定福庄东街1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”。

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