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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择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：CN121561380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610077038.1，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择方法及系统是由施一帆;曾海鑫;朱建清;龚鑫荣;项文杰;林琦;曾焕强;杨楷翔设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：通过贾卡图图像与工艺单参数构建多模态数据，经子空间投影获得各模态伪标签矩阵；引入L₂,₁范数稀疏约束与海森流形正则化，保持局部曲率结构并提升稀疏性；采用自适应加权融合生成跨模态共享伪标签，并协同优化以增强一致性；进一步将伪标签张量化，施加张量核范数低秩约束，兼顾模态共性与特异性；最终在统一框架中联合优化所有成分，输出高判别性、结构鲁棒的特征子集。本发明通过融合子空间学习、海森流形正则化和张量核范数分析，在无需人工标注的情况下实现高效特征选择。

本发明授权基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于纺织品的贾卡图图像和工艺单参数生成多模态纺织品数据，基于多模态纺织品数据构建各模态的特征矩阵，通过子空间投影学习各模态的特征矩阵的低维表示，获得各模态的伪标签矩阵，计算公式如下： ； 其中，表示各模态的特征矩阵；表示子空间投影矩阵；表示各模态生成的伪标签矩阵；表示佛罗贝尼乌斯范数；表示所有模态的总数；表示模态索引； S2，对各模态的伪标签矩阵施加L2,1范数稀疏正则化，并引入海森流形正则化项，捕获数据的局部曲率信息，获得各模态保持流形结构连续且稀疏的伪标签矩阵，计算公式如下： ； 其中，表示海森流行正则化加权系数；表示海森流行正则化矩阵；表示权衡参数；表示各模态保持流形结构连续且稀疏的共识伪标签矩阵；表示矩阵对角线元素之和； S3，通过自适应加权机制整合各模态保持流形结构连续且稀疏的伪标签矩阵，基于各模态保持流形结构连续且稀疏的伪标签矩阵生成跨模态共享的伪标签矩阵，计算公式如下； ； ； 其中，s.t.表示约束条件；表示单位矩阵；为跨模态共享的伪标签矩阵；将跨模态共享的伪标签矩阵和预设的共享矩阵协同学习，获得具有各模态信息表征的伪标签矩阵； S4，引入张量核范数对具有各模态信息表征的伪标签矩阵施加低秩约束，计算公式如下： 其中，表示映射函数；分别表示具有各模态信息表征的伪标签矩阵；表示沿三维堆积起来的张量； 并在保持跨模态一致性的同时维护各模态的特异性信息后，构建基于海森流形正则化的纺织品多模态特征选择目标函数以输出最终的特征选择结果，所述目标函数的计算公式如下：

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