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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复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：CN119625467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510146970.0，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复方法是由王世海;李浩然;刘斌设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复方法，属于误分类修复技术领域，解决了现有技术中特定类别区分能力不足、误分类修复的原模型分类准确率下降的问题。具体步骤包括：利用经原始图像数据集训练得到的神经网络模型对待分类图像数据集进行初始分类；在待分类图像数据集中筛选出被分类为类别P的图像样本数据作为怀疑集；基于怀疑集和训练后的特征映射模型，对经初始特征提取器提取的潜在特征进行扰动特征修复；利用训练后的验证器验证修复后特征是否对应特定误分类，是，则对怀疑集中被误分类为类别P的图像样本数据进行修复，得到修复后的分类结果；实现了保持原模型准确率不大幅下降的同时完成了特定误分类的修复。

本发明授权基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扰动特征恢复的神经网络特定误分类修复方法，其特征在于，包括如下步骤：利用经原始图像数据集训练得到的神经网络模型对待分类图像数据集进行初始分类，所述神经网络模型包括用于提取待分类图像特征的初始特征提取器和利用特征进行分类的分类器；在所述待分类图像数据集中筛选出被分类为类别P的图像样本数据作为怀疑集；基于所述怀疑集和训练后的特征映射模型，对经所述初始特征提取器提取的潜在特征进行扰动特征修复，得到修复后特征；利用训练后的验证器验证修复后特征是否对应特定误分类，是，则对怀疑集中被误分类为类别P的图像样本数据进行修复，得到修复后的分类结果；其中，特定误分类指将属于类别T的图像样本错误分类到类别P中；其中，将受冗余信息影响严重的特征视为扰动特征；进行所述扰动特征修复包括：利用所述特征映射模型将所述怀疑集经所述初始特征提取器提取的潜在特征中的扰动特征修复为由专用特征提取器提取的特征；其中，利用特定误分类相关类别的图像样本训练得到所述专用特征提取器；将修复后的扰动特征更新到所述怀疑集的潜在特征中，得到修复后特征；利用训练后的验证器验证修复后特征是否对应特定误分类，包括：将所述修复后特征输入所述训练后的验证器；根据所述怀疑集中被误分类为类别P的图像样本数据是否具有类别T的特征，对所述修复后特征进行重新分类；若所述修复后特征对应所述特定误分类的类别T，则标签为正类，并进行修复；否，则标签为负类，并保留初始分类的结果；训练所述验证器包括：将所述原始图像数据集重新标签，得到两类图像样本；其中，所述两类图像样本包括将所述类别T的图像样本数据标签为正类，将所述原始图像数据集中被分类为其他类别的样本数据标签为负类；以所述两类图像样本作为输入数据集，基于二分类器训练所述验证器，得到包括所述正类和负类的分类结果；训练得到所述专用特征提取器包括：在所述原始图像数据集中，提取特定误分类相关类别的图像样本，作为重训练数据集；其中，特定误分类相关类别包括所述类别T和所述类别P；冻结所述神经网络的分类器，基于所述重训练数据集对所述初始特征提取器重新训练，得到所述专用特征提取器。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。