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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司信息科学研究院申请的专利一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品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：CN114462312B 。

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：202210074649.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品是由袁森;饶梦彬;黄文涛设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品。所述方法包括：将预处理后的训练样本输入到信息优化编码模块中基于采样层、小样本卷积核学习层学习，得到卷积核参数；通过卷积核参数构造卷积层，并利用构造的卷积层提取预处理后的训练样本的特征记作第一特征；基于池化层对第一特征进行提取得到第二特征；将第二特征输入到正负样本惩罚学习模块中基于正负样本分组得到特征组；将特征组展开后输入到正负样本惩罚学习模块中的信息优化层进行学习，并利用互信息最大化目标函数得到学习好的特征变换参数；基于学习好的特征变换参数对正负样本的分组进行信息计算及分类学习。本申请即使在小样本情况下也能获得最大的信息量。

本发明授权一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种信息优化模型的学习方法，其特征在于，所述信息优化模型包括信息优化编码模块和正负样本惩罚学习模块，所述学习方法包括： 获取训练样本并对所述训练样本进行预处理，所述训练样本是图片或视频中连续图像； 将预处理后的训练样本输入到信息优化编码模块中基于采样层、小样本卷积核学习层学习，得到卷积核个数； 通过所述卷积核个数构造卷积层，并利用构造的卷积层提取预处理后的训练样本的特征记作第一特征； 基于池化层对所述第一特征进行提取得到第二特征； 将所述第二特征输入到正负样本惩罚学习模块中基于正负样本分组得到特征组； 将所述特征组展开后输入到正负样本惩罚学习模块中的信息优化层进行学习，并利用互信息最大化目标函数得到学习好的特征变换参数； 基于所述学习好的特征变换参数对正负样本的分组进行信息计算及分类学习，以获得信息量最大的组; 所述基于所述学习好的特征变换参数对正负样本的分组进行信息计算及分类学习，以获得信息量最大的组，包括： 利用信息计算量函数得到正负样本的分组对应的信息量； 在对应的信息量中找出信息量最大的组； 将所述信息量最大的组作为分类学习中学到的图片或视频中连续图像的类别。

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