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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移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：CN120764629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510984831.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移方法及系统是由陈雯柏;吴坚创;何雨露;吴双双;李芳园;吴细宝设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移方法及系统，涉及人工智能与机器人技术领域。构建知识迁移框架，包括领域判别器和分类器；从源域和目标域的数据中提取特征；将提取的特征通过领域判别器对抗对齐，利用分类器的离群类抑制功能抑制源域中离群类样本的传播；接收观察输入后，基于动作映射层之前的特征输出计算源域和目标域的公共特征，作为智能体策略的共性知识；根据公共特征和目标智能体的观察输出计算迁移损失，用于更新目标智能体的策略网络。旨在解决移动多智能体相同域任务场景下，因任务目标点变化导致原有策略适应性差的问题，通过领域对抗对齐与离群类抑制双重机制提升知识迁移效率与准确性。

本发明授权基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于离群类抑制的领域对抗部分域适应知识迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建知识迁移框架，包括领域判别器和分类器； 选取一可迁移域作为源域，另一可迁移域为目标域，从源域和目标域的数据中提取特征； 将提取的特征通过领域判别器对抗对齐，并利用分类器的离群类抑制功能抑制源域中离群类样本的传播； 接收观察输入后，基于动作映射层之前的特征输出计算源域和目标域的公共特征，作为智能体策略的共性知识； 根据公共特征和目标智能体的观察输出计算迁移损失，用于更新目标智能体的策略网络； 将提取的特征通过领域判别器对抗对齐，具体为：领域判别器基于提取的特征通过对抗学习机制区分源域与目标域的样本，并利用熵的样本权重策略，对源域和目标域的共享类样本赋予不同权重，并通过对抗损失函数进行计算，以实现共享类样本的跨域对齐； 利用分类器的离群类抑制功能抑制源域中离群类样本的传播，具体为：分类器基于提取的特征对目标域样本执行标签预测，通过自适应加权互补熵损失函数，对源域中的离群类样本赋予低预测得分，抑制源域向目标域传播，用于确保迁移知识的准确性。

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