山东大学孟雷获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于样本平衡因果推理的分布外图像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：CN116883728B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310761382.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法及系统是由孟雷;王雨晴;李象贤;刘彦男;孟祥旭设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类领域，提供了基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法及系统，本发明通过平衡方法自动地生成背景特征不同的平衡子集，然后通过背景不同的子集对数据实行因果干预，使得模型在不同的背景下能够正确地关注到图像的因果特征。通过类难度平衡方法平衡不同类别的训练难度，按照从难到易的顺序逐渐加强对类别的学习。本发明从数量和难度两方面对数据进行平衡，从而减少模型提取特征时的偏差，促进因果特征的学习。
本发明授权基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 对图像数据集进行特征提取，得到因果特征、混淆特征及混合特征； 利用混合特征进行整体学习，对混合特征在所有数据集上进行训练，使用混淆特征将图像数据集划分为多个不同环境的平衡子集； 根据图像数据集中不同类别的分类准确率设置训练顺序，按照分类准确度由低到高的顺序以增量的方式来对类别进行训练；首先训练分类准确率最低的两个类，经过一个划分矩阵的更新过程，将训练的类别更新为接下来的两个类，采取增量方法，保留上一次训练的类中的一些样本，并增加新的类中的样本； 根据确定好的训练顺序，进行因果特征的学习，通过对不同环境的平衡子集进行因果干预，融合从不同环境的平衡子集中学习到的知识，以学习跨环境不变的因果特征； 基于从不同环境的平衡子集中学习到的知识进行分类，得到分类结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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