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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种双向生成领域自适应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：CN116150671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211629963.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种双向生成领域自适应数据分类方法是由康琦;赵俣;姚思雅;李浩军;徐其慧设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双向生成领域自适应数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种双向生成领域自适应数据分类方法，方法包括以下步骤：S1、建立双向生成领域自适应框架；S2、针对源域生成器输出的数据和目标域生成器输出的数据分别设置对应分支的差异损失函数；S3、设置一致性损失函数；S4、向训练完成的双向生成领域自适应模型输入实际数据，得到实际分类结果。与现有技术相比，本发明降低源域数据和目标域数据的分布差异，同时利用源域和目标域双分支分别训练两个分类器，并通过一致性损失加以约束，从而实现满足复杂任务要求的领域自适应迁移学习。

本发明授权一种双向生成领域自适应数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种双向生成领域自适应数据分类方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1、建立双向生成领域自适应框架，框架包括2个分支，分别为带标签的源域和无标签的目标域，2个分支进行双向的生成对抗和迭代训练，目标域训练过程中，采用伪标签代替目标域标签信息，双向生成领域自适应框架为图像识别分类模型； 其中，源域包括源域生成器和源域分类器，目标域包括目标域生成器和目标域分类器，源域生成器的输入为源域数据，源域分类器的输入为源域生成器输出的数据和源域数据，目标域生成器的输入为目标域数据，目标域分类器的输入为目标域生成器输出的数据和源域生成器输出的数据，分类器输出分类结果；所述源域和目标域的获取过程为：获取标准图像数据集，从标准图像数据集的三个领域中依次选取两个分别作为源域和目标域； 对源域和目标域分别设置生成式对抗网络的损失函数； S2、针对源域生成器输出的数据和目标域生成器输出的数据分别设置对应的差异损失函数，基于差异损失函数约束源域和目标域间的分布差异，其中，源域的差异损失函数的表达式为： 其中，k为类别数目，为源域整体gMMD损失，为源域类间cMMD损失； 目标域的差异损失函数的表达式为： 其中，k为类别数目，为目标域整体gMMD损失，为目标域类间cMMD损失； S3、设置一致性损失函数，对源域分类器和目标域分类器输出的分类结果进行约束； S4、基于生成式对抗网络的损失函数、差异损失函数和一致性损失函数对框架进行训练，得到训练完成的双向生成领域自适应模型，向训练完成的双向生成领域自适应模型输入作为模型的目标域数据的实际数据，得到实际分类结果。

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