申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851825A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/2413;G06F18/2431;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法，包括步骤：S1，获取多级GUI状态训练样本；S2，对各级GUI状态的样本进行采样，得到满足N‑1个样本对的多类N元组；S3，设定各级状态的给定距离，对多元组中样本对的进行加权处理，设计加权距离损失函数，以防止其成对距离偏离所属级别，实现扩大类间间距、缩短类内间距的目的。本发明通过深度度量学习有效地拉近同类样本，远离同类样本的能力，从给定数据学习任务领域的特征，以达到对领域问题具有更强适用性的目的。

主权项：1.一种基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取多级GUI状态训练样本；S2，对各级GUI状态的样本进行采样，得到满足N-1个样本对的多类N元组；S3，设定各级状态的给定距离，对多元组中的样本对进行加权处理，设计加权距离损失函数，以防止其成对距离偏离所属级别，实现扩大类间间距、缩短类内间距的目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于深度度量学习的多级GUI状态识别方法

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