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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备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：CN118965125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411440941.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备是由郭艳婷;胡猛设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备在说明书摘要公布了：本申请属于机器学习技术领域，尤其涉及一种数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法包括：获取目标数据；利用特征提取网络对所述目标数据进行特征提取，得到目标数据特征；利用全连接层对所述目标数据特征所属的特征分布进行分布估计，得到目标特征分布；基于所述目标特征分布，对所述目标数据特征进行特征重采样，得到目标重采样特征；基于所述目标重采样特征和多中心分类机制对所述目标数据进行数据分类，得到目标数据类别。在上述方法中，重采样可以提取到更丰富的鲁棒特征；多中心分类机制从细粒度级别上适应目标数据，降低样本位于分类边界的概率。据此，能够在面临未知的、多样化的对抗攻击中保持准确的数据分类。

本发明授权数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种数据分类方法，其特征在于，包括：获取目标数据，所述目标数据为图像、文本或音频；利用特征提取网络对所述目标数据进行特征提取，得到目标数据特征；利用全连接层对所述目标数据特征的分布进行分布估计，得到目标特征分布；基于所述目标特征分布，对所述目标数据特征进行特征重采样，得到目标重采样特征；基于所述目标重采样特征和多中心分类机制对所述目标数据进行数据分类，得到目标数据类别；所述基于所述目标重采样特征和多中心分类机制对所述目标数据进行数据分类，得到目标数据类别，包括：分别计算所述目标重采样特征与各个类别分别对应的各个类别中心之间的相关程度，得到各个相关程度；将各个所述相关程度的最大值对应的类别确定为所述目标数据类别；所述目标重采样特征的确定过程包括：从标准状态分布中确定初始样本特征的随机扰动量，并基于所述随机扰动量，在样本特征分布中将所述随机扰动量与特征方差相乘，并将所述随机扰动量与特征方差相乘的结果与特征均值相加，得到目标重采样特征，即，；其中，为样本特征分布的特征均值，为初始第一全连接层的输出，为样本特征分布的特征方差，为初始第二全连接层的输出，为初始样本特征，为训练样本。

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