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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于深度谱聚类的身份识别方法、系统及计算机存储介质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：CN120912927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511438090.7，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于深度谱聚类的身份识别方法、系统及计算机存储介质是由赵阳;毕梓煊设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度谱聚类的身份识别方法、系统及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度谱聚类的身份识别方法、系统及计算机存储介质，涉及身份识别技术领域，其中方法包括：获取用户的身份数据；采用深度网络模型提取身份数据中的特征，得到身份特征；利用谱聚类模型对身份特征进行聚类，得到身份特征所属的类别，其中，谱聚类模型基于稀疏KAN网络建立，稀疏KAN网络中引入了范数正则化和熵正则化约束，同时稀疏KAN网络的最后一层也引入了正交约束机制。本申请通过引入范数正则化与熵正则化约束、正交化约束和流形学习技术，有效提高了身份识别的效率、稳定性和准确性。

本发明授权基于深度谱聚类的身份识别方法、系统及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度谱聚类的身份识别方法，其特征在于，包括： 获取用户的身份数据，所述身份数据为人脸图像、指纹图像或声纹信号； 采用深度网络模型提取所述身份数据中的特征，得到身份特征； 利用谱聚类模型对所述身份特征进行聚类，得到所述身份特征所属的类别，其中，所述谱聚类模型基于稀疏KAN网络建立，所述稀疏KAN网络中引入了范数正则化和熵正则化约束，同时所述稀疏KAN网络的最后一层也引入了正交约束机制，所述稀疏KAN网络在训练时采用的损失函数包括正则化损失函数和谱聚类损失函数，所述正则化损失函数在所述稀疏KAN网络中引入范数正则化和熵正则化约束后基于激活函数建立，所述谱聚类损失函数基于优化后的亲和矩阵建立，对所述亲和矩阵的优化过程包括：利用训练样本对所述亲和矩阵进行初始化，基于初始亲和矩阵建立优化目标函数，所述优化目标函数中引入了流形学习技术，并将所述训练样本投影到低维空间，求解所述优化目标函数完成对所述亲和矩阵的优化； 所述范数正则化约束包括： 层内稀疏约束：对各层的激活函数矩阵施加l1范数约束； 全局平衡约束：对整体的所述激活函数矩阵施加l2范数约束； 范数正则化的表达式为： 其中，表示范数正则化，L表示激活函数的层数，l为激活函数的层数标号，表示第l层激活函数组成的激活函数矩阵，表示取l1范数； 熵正则化表示为： 其中，表示所述熵正则化，L表示激活函数的层数，l为激活函数的层数标号，表示第l层第i,j个激活函数的归一化值； 所述正则化损失函数表示为： 其中，表示所述正则化损失函数，t表示当前训练次数，表示总训练次数，λ表示正则化权重参数，表示范数正则化，表示熵正则化。

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西北工业大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市碑林区友谊西路127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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