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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种基于联合迁移极限学习机的数据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：CN114861814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210568528.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法是由臧绍飞;马建伟;马晓毓;李兴海;吕进锋;马超设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法，本发明有效解决了现有ELM不具备知识迁移能力而导致其分类性能不佳的问题；解决的技术方案包括：首先，对数据集样本进行预处理；其次，在ELM中引入跨领域均值逼近CDMA，得到一个具有迁移能力的极限学习机，有效地最小化两个域的边际和条件分布差异；然后，构造另一个具有输出权重对齐和参数逼近的ELM模型。应用子空间对齐技术来对齐两个领域的输出权重，同时添加近似项来逼近输出权重，促进知识迁移；最后，用两个学习过的ELM对目标样本进行分类预测。

本发明授权一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对源域和目标域样本数据分别进行预处理，获取源域数据集DS＝和目标域数据集 其中，ySi为源域样本xSi的对应标签，nS为源域样本数量；yTj为目标域样本xTj的对应标签，nT为目标域样本数量； S2：分别采用源域数据集DS和目标域数据集DT构建跨域均值近似度量即CDMA度量，并加入到极限学习机即ELM的隐含层进行模型训练，构造带CDMA的ELM模型记为ELM-CDMA模型，并用DS与DT计算迁移极限学习机ELM-CDMA的模型参数β1； S3：构造具有输出权重对齐和参数逼近的ELM模型，通过对齐β1和目标域输出权重βT，使得源域和目标域间的输出权重在跨领域知识迁移过程中彼此靠近，同时得到β1向目标域对齐后的中间权重βtemp； 借助βtemp，并通过源域经验风险误差和领域间输出权重逼近正则项，构建新的迁移极限学习机模型目标函数，并获取其输出权重β2； 步骤S3中所述构造具有输出权重对齐和参数逼近的ELM模型，包括以下步骤： S3-1：假设目标域中存在权重βT，构造如下损失函数： 其中,表示输出权重逼近，迫使β1靠近βT以促进知识转移，a2和γ是平衡参数； S3-2：通过对齐β1和目标域输出权重βT，得到一个变换矩阵M*＝β1TβT，令βtemp＝β1M*＝β1β1TβT，然后将β1替换为βtemp，代入式1得到： βtemp＝β1β1TβT带入式2得到： 因||I-β1β1TβT||2≤||I-β1β1T||2||βT||2，则式3变换如下： 设A＝I+γI-β1β1TTI-β1β1T，Htemp＝HSβ1β1T，式4可化简为： 让得： S4：采用β1与β2对所述目标域数据集DT进行标签预测，并得到其预测标签 S5：循环执行步骤S1-S4直到不再改变，输出预测结果

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