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龙图腾网恭喜重庆师范大学申请的专利一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别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：CN116563664B 。

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：202310432542.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别方法是由冉瑞生;王金平设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别方法；包括采用邻域保持嵌入算法获取从高维空间到低维空间的降维目标函数；获取从低维空间到高维空间的自编码重构目标函数；结合降维目标函数和重构目标函数构建自编码邻域保持嵌入算法的目标函数；根据目标函数采用梯度下降法求解最优映射矩阵；采用最优映射矩阵将训练集和测试集映射到低维空间；通过最近邻分类方法和映射到低维空间中的训练集将映射到低维空间测试集中每一个测试样本进行预测分类标签；本发明双向考虑了高维空间与低维空间之间的映射，使该映射得到的低维空间能够更好的代表原始高维空间，保留原始空间的更多结构，获得更好的识别率。

本发明授权一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码邻域保持嵌入算法的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取图片数据集并划分为训练集、验证集和测试集；S2.初始化自编码邻域保持嵌入算法的参数，包括近邻点个数k、降低到的目标维度d、梯度下降步长α、目标函数停止阈值ε、最大迭代次数tmax和目标函数超参数；S3.采用S1获取的验证集，通过网格搜索获取自编码邻域保持嵌入算法的最佳目标函数超参数λ、γ；S4.获取邻域保持嵌入算法目标函数与自编码重构目标函数，结合最佳目标函数超参数λ、γ构建自编码邻域保持嵌入算法的目标函数邻域保持嵌入算法是寻找一个高维空间到低维空间的映射矩阵并通过这个映射矩阵将高维数据映射到低维空间，这个过程表示为：yi＝ATxi以获取最佳映射矩阵为目标，根据训练集矩阵X和权重矩阵W将邻域保持嵌入算法目标函数表示为： 其中，A表示映射矩阵，M＝I-WTI-W，X表示原始的训练集中训练样本构成的矩阵，I表示单位矩阵，参数的上标T表示矩阵的转置；获取自编码重构目标函数，表示为： 其中，m表示训练集中的训练样本数量，A为映射矩阵；根据邻域保持嵌入算法目标函数、自编码重构目标函数以及最佳目标函数超参数λ、γ，构建自编码邻域保持嵌入算法的目标函数表示为： 其中，表示原始邻域保持嵌入算法中原始高维数与低维数据之间的误差，表示原始邻域保持嵌入算法中对的约束项；表示原始高维数据与重建后的高维数据之间的重构误差，A表示映射矩阵，X表示原始的训练集中训练样本构成的矩阵，M＝I-WTI-W，I表示单位矩阵，d表示降低到的目标维度；S5.根据S4得到的自编码邻域保持嵌入算法的目标函数采用梯度下降法求解最优映射矩阵；S6.采用最优映射矩阵，将训练集和测试集都映射到低维空间中；S7.通过最近邻分类方法将测试集中每一个测试样本进行预测分类得到预测标签。

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