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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法及系统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：CN119478578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411393939.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法及系统是由李继卿;尹振东;李大森;徐占胜;赵延龙设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法及系统，属于图像数据处理技术领域。本发明的目的是为了降低模型的过拟合风险，并在各种数据集上都能显著提高模型的计算效率和测试精度。技术要点：初始化基模型随机种子、基于数据集训练多个基模型、决策矩阵初始化、基模型前向推断计算输出、更新决策矩阵、判断是否完成了所有的基模型的前向推断和对决策矩阵的更新并给出判断条件、重排决策矩阵、给出重排类别索引集合，根据最佳排序索引顺序导出类别索引的最佳排序集合、计算决策矩阵统计量、统计量符合统计显著性的判断。本发明适用于医疗影像分析、监控视频处理等多模型决策场景。

本发明授权一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TOP2混合决策模型集成算法的图像识别方法，其特征在于，所述方法的实现过程为： 初始化基模型随机种子：使用相同的训练框架和模型,但是使用不同的随机种子来初始化个基模型； 基于数据集训练多个基模型：针对特定的机器学习任务，对个基模型的参数进行梯度更新，使其损失函数达到最小，得到需要的所有训练完毕的基模型； 决策矩阵初始化：初始化决策矩阵，使其元素为全0；同时准备输入数据，输入数据是一维或多维数据，输入数据表示图像数据，训练完毕的基模型，舍弃因子，显著性因子，类别索引的集合； 基模型前向推断计算输出：对于第个基模型，计算输入数据经过基模型得到的特征向量； 更新决策矩阵：根据以下公式更新决策矩阵的每个元素： ； ； ； ； 式中：表示输出的特征向量； 对应的索引；；； 所有基模型是否计算完成：该部分判断，是否完成了所有的基模型的前向推断和对决策矩阵的更新，判断条件为：； 重排决策矩阵：根据排序算法（Answer-Rankingalgorithm），对决策矩阵进行重排，得到重排后的矩阵最佳排序索引顺序； 重排类别索引集合：根据最佳排序索引顺序导出类别索引的最佳排序集合 ； 计算决策矩阵统计量：设对角线上最大的元素对应的行索引为；计算Z检验的显著性检验统计量： ； ； ； ； 统计量符合统计显著性：判断决策矩阵排序得到的重排矩阵是否存在采样随机性造成的影响，根据Z检验和中心极限定理的前置条件，对影响排序的关键元素以及统计量进行判断，如果满足，则重排矩阵满足统计显著性，则将的第一个元素列为最终集成策略得到的答案，否则将的第个元素作为最终答案输出。

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