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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种基于领域对关联的迁移学习方法及装置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：CN115983375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211581443.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于领域对关联的迁移学习方法及装置是由田永鸿;陈杰;高文;徐凡;张弛设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于领域对关联的迁移学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种基于领域对关联的迁移学习方法及装置，方法包括：当接收到目标域样本图像及目标域样本图像对应的类别标签时，获取源域样本图像；构建目标域样本图像与源域样本图像之间的特征关系图，得到特征相似图像对；将特征相似图像对输入预先训练的连续领域自适应模型中，将目标域样本图像对应的类别标签作为监督信息，并以基于特征互相关矩阵的预设学习目标为优化目标，对连续领域自适应模型进行迁移学习；将目标域目标图像输入已完成迁移学习的连续领域自适应模型中，得到预测结果。本发明实现了对比性的配对，在巩固模型先验关系的基础上对新源域的局部相关性进行增量探索，避免出现迁移性漂移现象，提高了预测结果的准确性。

本发明授权一种基于领域对关联的迁移学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于领域对关联的迁移学习方法，其特征在于，所述方法包括： 当接收到目标域样本图像及所述目标域样本图像对应的类别标签时，获取源域样本图像； 构建所述目标域样本图像与所述源域样本图像之间的特征关系图，并根据所述特征关系图得到特征相似图像对； 将所述特征相似图像对输入预先训练的连续领域自适应模型中，将所述目标域样本图像对应的类别标签作为监督信息，并以基于特征互相关矩阵的预设学习目标为优化目标，对所述连续领域自适应模型进行迁移学习； 当接收到目标域目标图像时，将所述目标域目标图像输入已完成迁移学习的所述连续领域自适应模型中，得到预测结果； 构建所述目标域样本图像与所述源域样本图像之间的特征关系图，包括： 预先构建层次化可导航小世界； 利用所述层次化可导航小世界构建所述目标域样本图像与所述源域样本图像之间的特征关系图； 所述预先构建层次化可导航小世界，包括： 提供层次化可导航小世界，向所述层次化可导航小世界中导入所述源域样本图像的特征向量； 在所述层次化可导航小世界中建立一个层次化的检索结构，所述检索结构具有层次化的源元素嵌套子集的接近图，且以指数衰减的概率分布随机选择一个元素所在的最小层； 完成所述层次化可导航小世界的构建； 根据所述特征关系图得到特征相似图像对，包括： 计算所述目标域样本图像与所述源域样本图像在所述层次化可导航小世界的特征距离； 根据所述特征距离计算采样概率值，所述采样概率值与所述特征距离呈负相关的关系； 根据所述采样概率值得到特征相似图像对。

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