海南大学唐湘滟获国家专利权
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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法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：CN115578588B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211247609.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法是由唐湘滟;程杰仁;刘乐设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法，所述方法包括：获取已标记的源域样本和未标记的目标域样本作为训练样本，将所述源域样本和所述目标域样本输入至深度神经网络进行训练得到分类模型，将目标域中待分类的数据输入至所述分类模型，得到分类结果。本发明还提供了一种用于无监督域自适应的前景目标迁移装置。本发明提供的一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法及装置，可以提升分类精度和分类效率。
本发明授权一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种用于无监督域自适应的前景目标迁移方法，其特征在于，所述方法包括： 获取已标记的源域样本和未标记的目标域样本作为训练样本； 基于先验知识区分所述源域样本中的前景特征和背景特征，并提取所述源域样本中的前景特征，以及增加所述源域样本中所述前景特征的权重； 基于先验知识区分所述目标域样本中的前景特征和背景特征，并提取所述目标域样本中的前景特征； 将所述源域样本中的前景特征和所述目标域样本中的前景特征输入至深度神经网络，使所述深度神经网络基于所述源域样本中前景特征与所述目标域样本中前景特征进行比较学习训练，以得到分类模型； 将目标域中待分类的数据输入至所述分类模型，得到分类结果。
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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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