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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种面向舌象特征的轻量级多分类方法及其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：CN116189856B 。

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：202211474626.7，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种面向舌象特征的轻量级多分类方法及其系统是由邱鲤鲤;吴清锋;房夕乔;周昌乐;阮群生设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向舌象特征的轻量级多分类方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向舌象特征的轻量级多分类方法，该方法包括如下步骤：S1、获取原始的舌象图像资料数据集；S2、对所述图像资料进行分类，并依据所述数据集构建不同舌象数据的训练集和测试集；S3、根据所述训练集和测试集训练轻量级的网络模型、激活函数参数以及分类阈值优化器，以获得轻量级舌象特征多分类模型；S4、根据获取的所述轻量级舌象特征多分类模型对待分类的舌象图像执行分类任务。针对中医舌象图像特征，围绕移动设备级的精细化分类任务要求，该方法融合深度可分离卷积和残差网络的优势，以此构建的模型大小与计算成本均较低，适用于移动设备的轻量级分类任务，这有利于拓展模型的应用范围。

本发明授权一种面向舌象特征的轻量级多分类方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种面向舌象特征的轻量级多分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、获取原始的舌象图像资料数据集； S2、对所述图像资料进行分类，并依据所述数据集构建不同舌象数据的训练集和测试集； S3、根据所述训练集和测试集训练轻量级的网络模型、激活函数参数以及分类阈值优化器，以获得轻量级舌象特征多分类模型；所述轻量级的网络模型包括CnnTClNet1.0、MobileTClNet以及基于MobileTclNet网络优化改造得到的TongueIMC-LightV1、TongueIMC-LightV2； S4、根据获取的所述轻量级舌象特征多分类模型对待分类的舌象图像执行分类任务； 其中，所述TongueIMC-LightV1网络的构建包括：把深度可分离卷积看作为残差函数，短路连接深度卷积的输入和点对卷积的输出，之后串行连接一个Batchnorm和ReLU-SelfSwish运算层，其结果作为残差块的输出；在TongueIMC-LightV2的残差学习块中，当碰到不同的输入输出通道时，使用1×1卷积矩阵变量来变换图中卷积层输出的通道数； 所述激活函数参数的计算公式为： ； 其中，为通道序号，为在第通道上激活函数的输入值，为负轴上凸函数斜率系数，值越大，说明函数的凸度越大； 所述分类阈值优化器的设计包括：S31、基于QuadraticWeightedKappa系数建立目标函数，以构建舌象特征分类结果评价函数；S32、基于Nelder-Mead方法对所述目标函数进行进一步优化；S33、获得舌象特征量化分类阈值优化算法，以构建分类阈值优化器。

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