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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用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：CN116912826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310879609.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用是由高万夫;郝娉婷;潘涵林;李永豪;胡亮设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用，包括在LGCM构建一个模型，该模型结合了双向翻转机制来估计真实标签；在每次迭代中使用新标签来训练特征选择模型，同时，LGCM使用共享的低秩特征空间来辅助标签生成过程。本发明采用上述的基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用，设计了一种双向翻转机制，该机制利用全局图的一致性来指导每个实例的标签生成数值。同时，采用了一种新的统一损失函数来同时完成标签生成和特征选择过程，该函数与共享的低秩特征空间和局部结构相似性相结合，以减少与标签生成的偏差。因此，可以有效地利用损失函数所选的特征来预测不可见实例的标签。

本发明授权基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用在权利要求书中公布了：1.基于图一致性的标签生成方法，其特征在于，在LGCM构建一个模型，该模型结合了双向翻转机制来估计真实标签，具体包括以下步骤： S11、基于二元标签属性的真实标签和假设标签关系建模； S12、基于图上的一致性来估计真实标签； S13、对真实标签空间的位置函数四种情况的分析建立生成标签损失函数，根据损失函数选择新标签； 在步骤S11中，在LGCM中，将每个实例公式化为图上的一个点，建模假设是彼此靠近的点往往具有相同的标签，因此，X和Y之间的关系不仅仅是映射，而且在图的一致性 1 显然，如果和具有高度相似性，则和应该彼此靠近； 然后，假设第q个是标签空间中的新标签向量，并且第m个实例的新标签的值，和之间的关系可以建模为条件分布，即 2 根据标签的二元属性，采用四个函数来概括真实标签和未知标签之间的关系 3 其中函数的结果不再需要由连续值转换得到结果，并且它有助于确定基本真实标签和既定标签的具体情况，然后，将一批实例的损失函数定义为 4 设t为迭代次数，则具有优化的生成过程可以公式化为最小化函数4，因此，一个实例的新标签可以作为 5。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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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