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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配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：CN114596452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210085221.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配方法是由伍楷舜;邱铭辉设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配方法。该方法包括：通过比较目标样本与模版库中模版的相似度进行分类识别，获得分类结果；针对所得到的分类结果，实时监听来自于应用或用户的反馈；结合反馈结果，依据主动学习理论判断当前目标样本的代表性，该代表性反映目标样本对于分类识别的重要程度；基于对应的代表性，以设定的策略更新模版库，以实现在线适配。利用本发明，开发者能够在保证存储和计算效率的情况下，在移动设备上实现支持在线持续适配的应用系统。

本发明授权一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模式匹配与移动感知场景的在线适配方法，包括以下步骤： 通过比较目标样本与模版库中模版的相似度进行分类识别，获得分类结果； 针对所得到的分类结果，实时监听来自于应用或用户的反馈； 结合反馈结果，依据主动学习理论判断当前目标样本的代表性，该代表性反映目标样本对于分类识别的重要程度； 基于对应的代表性，以设定的策略更新模版库，以实现在线适配； 其中，所述结合反馈结果，依据主动学习理论判断当前目标样本的代表性包括： 根据目标样本x*的反馈标签y*，生成候选的模版库版本集合H； 依次计算模版库版本集合H中的候选模版库h的加权损失值，表示为： 其中，x表示样本，y表示标签，lhx,y是基于相似度的损失函数，S是原模版库的样本集合，w是权重函数； 利用最小加权损失值对应的模版库来更新模版库版本集合H，其中更新依据主动学习理论的标准样本复杂度，有概率提前剔除不符合条件的模版库； 根据公式：p＝maxf,g∈H；y∈Ylfx*,y-lgx*,y，计算目标样本x*代表性，Y是标签集合； 其中，对于所述根据目标样本x*的反馈标签y*，生成候选的模版库版本集合H，具备以下特征： 模版库版本集合H中每一个模版库元素h所包含的模版个数相同； 对于每一个模版库版本集合，模版库元素h与原模版库的差异在于，一个标签为y*的样本被替换为目标样本，使模版库版本集合的大小|H|等于模版库中标签为y*的样本的个数。

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