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龙图腾网获悉兰州城市学院申请的专利一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法及系统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：CN120632151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511128378.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法及系统是由石蕊;王姣娟;姚海龙;王晶晶;王国奇;金文静设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检索技术领域，提供了一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法及系统。用于特征融合图像检索的特征权重确定方法包括，获取每张图像的单特征度量，构建单特征度量集，并进行归一化处理，得到归一化后的单特征度量和单特征度量集；基于归一化后的单特征度量，计算离散程度和不确定性；基于离散程度和不确定性，计算单特征度量评估值，以构建所有单特征度量评估值的评估集；基于归一化后的单特征度量集中元素之间的相关性，计算相关性矩阵；基于评估值和相关性矩阵区分冗余度量和适用度量，最后分别计算冗余度量的权重和适用度量的权重获得最终权重。提高特征融合图像检索的准确率。

本发明授权一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于特征融合图像检索的特征权重确定方法，其特征在于，包括： 获取每张图像的单特征度量，构建单特征度量集，并进行归一化处理，得到归一化后的单特征度量和单特征度量集； 基于归一化后的单特征度量，计算离散程度和不确定性；基于离散程度和不确定性，计算单特征度量评估值，以构建所有单特征度量评估值的评估集； 基于归一化后的单特征度量集中元素之间的相关性，计算相关性矩阵； 从评估集中选取最优评估对应的最优索引，根据最优索引在单特征度量集中查找最优度量，将最优度量归入适用度量集，最优索引归入适用索引集；定义标杆索引，在相关性矩阵中查找最小相关性对应的列行，记为匹配索引；根据匹配索引，在单特征度量集中查找匹配度量，在评估集中查找匹配评估；根据匹配评估和匹配度量，构建适用度量集，确定适用度量的权重和冗余度量的权重； 以加入的最优索引为标杆索引，对应的度量为标杆度量，对应的评估为标杆评估；在相关矩阵的标杆索引行，排除适用索引集中索引对应的列后，查找最小相关性，获得最小相关性对应的列号，记为匹配索引； 计算标杆评估与匹配评估差值的绝对值，若绝对值大于设定阈值，则将匹配度量归入适用度量集，将匹配索引归入适用索引集；将冗余度量集中相关度量的权重为0，即为冗余度量的权重；对适用索引集在评估集中提取的对应的评估进行归一化处理，得到适用度量的权重。

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兰州城市学院，其通讯地址为：730070 甘肃省兰州市安宁区街坊路11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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