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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于分类模型的甲骨文辅助破译分类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：CN117315686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311287573.2，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于分类模型的甲骨文辅助破译分类方法及系统是由万金鹏;管海粟;匡嚞玢;张凯乐;王鹏杰;陈文炳;刘禹良;金连文;白翔设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类模型的甲骨文辅助破译分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类模型的甲骨文辅助破译分类方法，该方法包括：获取数据源，并基于所述数据源进行数据集的划分；训练分类模型，其中包括：将训练集输入训练模型中训练，在训练过程中，对训练集每一组图像中不同时期汉字图像进行特征系数加权；每轮训练结束后，输出由验证集得到的模型性能评估参数，根据这些参数的优劣筛选得到的分类模型；所有训练结束后，将测试集中的图片去除标签作为未破译甲骨文置于所述分类模型中进行预测，输出预测正确率高于预设数值的结果；基于分类模型，进行未破译甲骨文的分类和辅助破译。本方法方便地实现了甲骨文辅助破译的分类范式。本发明还提供了相应的基于分类模型的甲骨文辅助破译分类系统。

本发明授权基于分类模型的甲骨文辅助破译分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分类模型的甲骨文辅助破译分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，获取数据源，并基于所述数据源进行数据集的划分，其中包括： 收集汉字字体风格演变各时期字体图像，剔除其中的异体字、死字、合体字，得到文字演变数据集； 确定所述数据集的训练集、测试集和验证集，包括：在所述收集的各时期字体图片中选择十分之一含甲骨文图像类别中的甲骨文图像作为测试集，用于检验模型泛化能力；在测试集的选择时，剔除数据集中所有对应同一个汉字但字形差异高于预设差异程度的甲骨文图像；文字演变数据集剔除测试集后剩余的图片数据即为训练集；在确定的所述训练集中，在每一组汉字图像中按照预设比例随机抽取部分图像组成验证集，其中验证集中包含不同时期的字形演变图像； 步骤二，使用所述文字演变数据集训练分类模型，其中包括：将训练集输入训练模型中训练，在训练过程中，对训练集每一组图像中不同时期汉字图像进行特征系数加权；每轮训练结束后，输出验证集的模型性能评估参数，根据这些参数的优劣筛选得到的分类模型；最后，将测试集中的图片去除标签作为未破译甲骨文置于所述分类模型中进行预测，输出预测正确率高于预设数值的数结果； 步骤三，基于分类模型，进行未破译甲骨文的分类和辅助破译，其中包括：构建互动预测界面，将所述未破译甲骨文输入所述互动预测界面，输出所述未破译甲骨文可能对应的汉字结果和相应的相似度；最后根据输出的不同汉字与甲骨文的相似度大小，确定所述未破译甲骨文对应的汉字。

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