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龙图腾网获悉江苏濠汉信息技术有限公司申请的专利一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类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：CN120336974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510812039.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类方法是由戴相龙;王晓鹏;李学钧;胡彬;蒋勇;何成虎设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类方法，涉及数据处理技术领域，通过将基础数据集输入教师网络生成教师混合统计特征；通过自编码器压缩重构教师混合统计特征，生成教师潜在编码特征和教师重构特征后，计算第一多目标损失值并应用于梯度下降算法更新教师网络，直至教师网络训练完成；将基础数据集输入教师网络，得到学生混合统计特征、学生潜在编码特征和学生重构特征输出后进行知识蒸馏迁移，采用梯度下降算法迭代优化学生网络。本申请解决了现有技术由于卷积神经网络池化机制仅提取特征分布的部分统计量，导致特征嵌入描述不完整的技术问题，达到了实现嵌入特征的精细化建模与泛化能力提升的技术效果。

本发明授权一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于完整表述和泛化描述的小样本分类方法，其特征在于，所述方法包括： 将基础数据集输入教师网络，通过混合池化模块生成教师混合统计特征； 通过自编码器压缩重构所述教师混合统计特征，生成教师潜在编码特征和教师重构特征； 采用所述教师混合统计特征、教师潜在编码特征和教师重构特征，计算第一多目标损失值后，将所述第一多目标损失值应用于梯度下降算法更新所述教师网络，直至所述教师网络训练完成； 通过将基础数据集输入所述教师网络，得到学生混合统计特征、学生潜在编码特征和学生重构特征输出； 采用知识蒸馏迁移所述学生混合统计特征、学生潜在编码特征和学生重构特征至学生网络后，采用梯度下降算法进行所述学生网络的迭代优化，其中，所述教师网络和学生网络的主干网络均为ResNet12； 将基础数据集输入教师网络，通过混合池化模块生成教师混合统计特征，包括： 基于单次迭代样本量，从所述基础数据集提取单次迭代训练样本，其中，表示图像数据，表示数据标签； 通过将所述单次迭代训练样本输入教师网络，得到张量特征输出，其中，表示输出特征大小，W为特征高度，H为特征宽度，d为卷积通道数； 对所述张量特征输出进行双统计混合池化，输出所述教师混合统计特征； 对所述张量特征输出进行双统计混合池化，输出所述教师混合统计特征，包括： 将所述张量特征输出输入转换公式，得到校准分布特征张量，其中，所述转换公式如下： ； 其中，为控制分布偏度的超参数； 将所述校准分布特征张量分别输入均值累积量计算式和协方差累积量计算式，计算输出第一累积量和第二累积量； 加和所述第一累积量和第二累积量，输出所述教师混合统计特征。

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