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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理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：CN119068225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411560678.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备是由任亚洲;陈新越;彭金凤;蒲晓蓉设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备，包括：构建不完整多视图数据集、用于挖掘视图一致性特征的多视图模型和用于挖掘视图特定特征的单视图模型，其中不完整多视图数据集包括多个完整样本和多个不完整样本；利用完整样本训练多视图模型并挖掘视图一致性特征，利用多视图模型挖掘的视图一致性特征训练单视图模型；利用训练后的单视图模型获取不完整样本的聚类结果，利用训练后的多视图模型获取完整样本的聚类结果。本申请能够通过构建多个模型，有效利用不完整信息，同时避免插补质量的不稳定性而给原始数据带来噪声。另外，能够提取聚类有效型特征，从而提升多视图聚类的适用性和泛化能力。

本发明授权一种不完整多视图聚类方法、存储介质及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种不完整多视图聚类方法，其特征在于，包括：构建不完整多视图数据集、用于挖掘视图一致性特征的多视图模型和用于挖掘视图特定特征的单视图模型，其中所述不完整多视图数据集包括多个完整样本和多个不完整样本，所述完整样本为包含所有视图信息的样本；利用所述完整样本训练所述多视图模型并挖掘所述视图一致性特征，利用所述多视图模型挖掘的视图一致性特征训练所述单视图模型；利用训练后的单视图模型获取所述不完整样本的聚类结果，利用训练后的多视图模型获取所述完整样本的聚类结果；所述利用所述完整样本训练所述多视图模型并挖掘所述视图一致性特征，包括：提取所述完整样本中每个视图的视图特定特征，并基于重构损失计算损失值；对所述多视图模型提取的视图特定特征进行一致性优化，得到所述视图一致性特征，基于特征对比学习计算损失值；通过最小化损失值训练所述多视图模型，直至所述多视图模型收敛；所述利用所述多视图模型挖掘的视图一致性特征训练所述单视图模型，包括：对所述单视图模型提取的视图特定特征进行特征优化，并基于所述视图一致性特征进行模型对比学习计算损失值；通过最小化损失值训练所述单视图模型，直至所述单视图模型收敛。

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电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；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”。