江南大学钱鹏江获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释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：CN120873756B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511348976.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释方法是由钱鹏江;姚健;严瑜睿;王闯;符成龙;蒋亦樟;方伟;王士同设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释方法，具体涉及机器学习技术领域，对带标签源域和无标签目标域的EEG样本，通过多种特征提取获得多种多视角特征；经TSK‑FS前件网络映射后，采用迁移软变量嵌入式后件学习构建域间联系；通过局部‑全局结构保持项保留数据结构，实现迁移过程中最大程度保留原始数据的判别邻域关系；结合多视角学习策略构建目标函数，并通过增强拉格朗日乘数算法迭代优化，最终用给定的分类器输出结果。
本发明授权基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释方法在权利要求书中公布了：1.基于软变量嵌入和判别结构保持的多视角迁移可解释方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：对带标签源域和无标签目标域的EEG样本，通过多种特征提取获得多种多视角特征； 步骤2：经TSK-FS前件网络映射后，采用迁移软变量嵌入式后件学习构建域间联系； 步骤3：通过内在图在模糊空间中建模均匀样本之间的局部邻域亲和性来增强类内紧凑性，惩罚图通过排斥约束表征异类样本的差异性，从而协同实现局部结构保持与全局判别增强；通过判别结构保留数据结构，实现迁移过程中最大程度保留原始数据的判别邻域关系；引入低秩全局正则化项，约束源子类的总秩实现软变量空间中全局数据结构紧凑性；通过局部-全局结构保持项整合局部判别结构矩阵和全局低秩约束，实现判别式特征学习； 步骤4：通过对不同视角结果参数的成对约束，促进特征变换系数矩阵的协调优化，使用香农熵衡量各视角权重，实现自适应视角融合，整合后件学习、局部-全局结构保持结合多视角学习策略构建目标函数，并通过增强拉格朗日乘数算法迭代优化，最终用给定的分类器输出结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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