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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于自适应阈值半监督的矿石分选方法和计算机存储介质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：CN115937161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211629189.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自适应阈值半监督的矿石分选方法和计算机存储介质是由王杉;王龙设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应阈值半监督的矿石分选方法和计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自适应阈值半监督的矿石分选方法和计算机存储介质。该方法包括将标注矿石样本输入网络模型以获得第一预测结果，丢弃大于标注自适应阈值α的所述第一预测结果，将剩余所述第一预测结果与其所属的真实标签求交叉熵损失；处理未标注矿石样本并输入网络模型以获得第一预测输出结果和第二预测输出结果；基于所述第一预设输出结果和所述第二预测输出结果得到KL散度损失，将所述交叉熵损失和所述KL散度损失相加进行反向传播，以优化所述网络模型；训练所述网络模型，然后基于训练好的所述网络模型进行矿石分选。本发明通过自适应阈值调整训练策略，实现少量标注样本下的模型训练效果接近监督学习。

本发明授权基于自适应阈值半监督的矿石分选方法和计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应阈值半监督的矿石分选方法，其特征在于，包括： S1、采集矿石样本并对部分所述矿石样本进行标注获得标注矿石样本和未标注矿石样本； S2、将标注矿石样本输入网络模型以获得第一预测结果，将所述第一预测结果与标注自适应阈值进行比较，丢弃大于所述标注自适应阈值α的所述第一预测结果，将剩余所述第一预测结果与其所属的真实标签求交叉熵损失； S3、处理所述未标注矿石样本以获得第一处理样本、第二处理样本、第三处理样本和第四处理样本，将所述第一处理样本和所述第二处理样本输入所述网络模型以获得第一预测输出结果，将所述第三处理样本和所述第四处理样本输入所述网络模型以获得第二预测输出结果； S4、基于所述第一预设输出结果和所述第二预测输出结果得到KL散度损失，将所述交叉熵损失和所述KL散度损失相加进行反向传播，以优化所述网络模型； S5、调整所述网络模型的超参数学习率、优化器方法并重复执行所述步骤S2-S4以训练所述网络模型，然后基于训练好的所述网络模型进行矿石分选； 在所述步骤S2中，所述标注自适应阈值α的取值范围如下： 其中i表示当前迭代次数，取值为正整数；αi表示所述标注自适应阈值α在第i次迭代后生成值；k表示第k次迭代后开始呈现正弦式上升；μmin表示所述标注自适应阈值的最小值；μmax表示所述标注自适应阈值的最大值； 交叉熵损失其中，N表示标注矿石样本的个数；xi表示第i个矿石样本；yi表示第i个样本的真实标签；P表示预测样本的最大类别概率。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。