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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于标记样本扩充和样本选择的数据检索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：CN115858834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211191707.6，技术领域涉及：G06F16/53；该发明授权基于标记样本扩充和样本选择的数据检索方法及系统是由刘兴波;张雪凝;聂秀山;王少华;尹义龙设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标记样本扩充和样本选择的数据检索方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于标记样本扩充和样本选择的数据检索方法及系统，属于数据挖掘处理技术领域，包括获取待检索的图像样本，利用样本外扩展映射计算其哈希码；计算待检索图像样本与检索数据库中哈希码的海明距离，并按照海明距离从小到大的次序返回相似数据，基于基于标记样本及其标签建立监督损失，基于无标记样本及其伪标签建立无监督损失，根据监督损失和无监督损失建立半监督哈希的目标函数；在目标函数优化和样本选择间迭代，获取检索数据库的哈希码，并利用检索数据库的哈希码学习样本外扩展映射，能够在一定程度上提高半监督哈希方法的训练效率和稳定性。

本发明授权基于标记样本扩充和样本选择的数据检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于标记样本扩充和样本选择的数据检索方法，其特征在于，包括： 获取待检索的图像样本，利用样本外扩展映射计算其哈希码； 计算待检索图像样本与检索数据库中哈希码的海明距离，并按照海明距离从小到大的次序返回相似数据； 其中，基于一个标记样本扩充策略对无标记样本打伪标签； 基于标记样本及其标签建立监督损失，基于无标记样本及其伪标签建立无监督损失，根据监督损失和无监督损失建立半监督哈希的目标函数； 在目标函数优化和样本选择间迭代，获取检索数据库的哈希码，并利用检索数据库的哈希码学习样本外扩展映射； 所述样本选择，通过定义样本的难易度度量，制定以下两种样本选择策略： 1一种预测困难度感知的样本选择策略，选择预测困难度低且预测置信度高的无标记样本，与标记样本一起指导哈希学习过程，其中预测困难度用于过滤特征噪声和伪标签噪声； 2一种预测时间一致的样本选择策略，选择预测随时间变化小的无标记样本，与标记样本一起指导哈希学习过程； 所述标记样本扩充策略为：对每一类标记样本，利用bi-kmeans算法确定簇中心，作为该类标记样本的质心；然后，将这些质心作为锚点，利用局部锚点嵌入算法得到对无标记样本的重建权重系数；最后，利用重建权重系数对相应类别进行加权，得到无标记样本的伪标签； 在目标函数优化和样本选择间迭代的过程中，采用自步学习框架，首先通过交替方向乘子法更新目标函数中的变量和参数，然后通过计算样本的难易度进行样本选择，依次迭代，直至达到预设的终止条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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