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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害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：CN117274657B 。

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：202310684779.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害分类方法及系统是由宋玲;曹勉;陈燕;陈宁江;张锦雄;韦紫君;赖宇斌设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害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课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害分类方法及系统，属于知识蒸馏应用技术领域。本发明包括：步骤S1、基于知识蒸馏和课程学习使用数据集D训练得到训练好的学生模型S；步骤S2、采用训练好的学生模型S对待分类木薯叶病害图像数据集进行分类。利用教师模型获取干净样本的特征知识，然后通过课程知识蒸馏，利用教师模型作为判别正负样本难度的测量器，通过训练调度器将样本按先易后难的顺序输入模型，引入训练调度器和难度测量器可有效地较低标注噪音对模型的影响，有监督地提升学生网络的泛化能力，从而构建出一个耐噪声的木薯叶病害分类方法及模型。

本发明授权基于课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于课程知识蒸馏的耐噪声木薯叶病害分类方法，其特征在于，包括以下内容： 步骤S1、基于知识蒸馏和课程学习使用数据集D训练得到训练好的学生模型S；包括以下具体处理流程： 步骤S11、组建木薯叶病害数据作为带噪数据集D； 步骤S12、构建训练调度器，使用教师模型T作为难度测量器，在其中输入数据集D，得到样本难度分数，然后，使用正则器确定每轮训练时选择的样本比例及权重，选取样本形成训练子集Dm； 步骤S13、构建自适应权重模块，自适应调整教师模型T对学生模型S的知识转移比重ω，采用训练子集Dm训练得到本轮训练的学生模型S； 步骤S14、反复执行步骤S12-步骤S13操作，直到目标迭代次数训练结束或模型趋于收敛，输出训练好的学生模型S； 步骤S2、采用训练好的学生模型S对待分类木薯叶病害图像数据集进行分类；该图像数据集包括5个类别图像，分别为木薯细菌性枯萎病、木薯褐条病、木薯绿斑驳病和木薯花叶病的四种病害图像与健康木薯图像； 其中所述步骤S1中，难度分数l通过样本交叉熵损失计算，具体计算公式如下， 式中，y表示样本的真实标签，表示模型预测样本属于正类的概率； 通过正则器确定每轮训练时选择的样本比例及权重v*，权重v*具体计算公式如下， 式中，k为控制样本权重强度的超参数k0，λ表示学习速度； 知识转移比重ω的取值使用每轮训练阶段的验证集精度作为模型差距的度量；在第e轮训练中，学生模型的验证集精度为AS，教师模型的验证集精度为AT，知识转移比重ω的计算公式如下： 式中，γ为控制知识蒸馏比重逐渐自动衰减系数，取值范围为[0,1。

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