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龙图腾网获悉江西云眼视界科技股份有限公司申请的专利一种小样本持续学习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：CN121600350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610123135.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种小样本持续学习方法及系统是由崔振;谷梓岐;许畅;陈炼设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本持续学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种小样本持续学习方法及系统，方法包括：获取若干个包括包括图片样本及文本样本的新增样本数据，基于新增样本数据获取指引特征；对图片样本进行增强采样，以获取若干个增强样本，提取增强样本的增强特征；将指引特征及若干个增强特征组合为训练集合，并构建连续微分优化器，以对连续微分优化器的模型参数进行连续优化。通过获取增强样本，可在确保类别一致性的前提下构建多样化的训练数据，改善小样本持续学习过程中训练数据不足导致的识别准确率降低；通过若干个训练集合对模型参数进行连续优化，将参数更新过程建模为连续动态系统，以连续的动态规律进行平滑稳定的参数优化，有效维持历史知识结构，使灾难性遗忘得到显著缓解。

本发明授权一种小样本持续学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本持续学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取按会话顺序到达的若干个新增样本数据，所述新增样本数据包括图片样本及与所述图片样本对应的文本样本，基于所述新增样本数据获取指引特征，包括： 获取与所述图片样本对应的图片特征，并获取与所述文本样本对应的文本特征； 基于条件发生器将所述图片特征及所述文本特征组合为指引特征； 对所述图片样本进行增强采样，以获取若干个增强样本，提取所述增强样本的增强特征，所述增强特征与所述指引特征对应； 将所述指引特征及若干个所述增强特征组合为训练集合，并构建连续微分优化器，基于若干个所述训练集合对所述连续微分优化器的模型参数进行连续优化，以使所述连续微分优化器对若干新增样本具备识别能力； 所述基于若干个所述训练集合对所述连续微分优化器的模型参数进行连续优化的步骤包括： 以其一所述训练集合的指引特征为所述连续微分优化器的第二条件信号，并以该所述训练集合的增强特征为所述连续微分优化器的输入值，以获取所述连续微分优化器的模型参数的动态规律，包括： 获取训练集合中每一所述增强特征的预测损失，基于若干个所述预测损失获取平均损失； 所述预测损失的获取公式为： ， 其中，表示第t个训练集合中第i个增强特征在第m个时间点的预测损失，表示第t个训练集合中第i个增强特征，表示指引特征，表示第t个训练集合在第m个时间点对应的连续微分优化器的模型参数，表示第t个训练集合对应的真实标签，表示通过连续微分优化器进行预测，表示损失函数； 对所述平均损失进行反向传播，以获取平均梯度； 基于所述平均梯度获取与模型参数对应的动态规律； 所述动态规律的表达式为： ， 其中，表示第t个训练集合在第m个时间点对应的连续微分优化器的模型参数的动态规律，表示学习率，表示第t个训练集合在第m个时间点的平均梯度； 基于所述动态规律对模型参数进行连续更新，以完成单次阶段更新，并获取阶段模型参数。

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