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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)L-BFGS算法的高光譜圖像分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115937565B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210133932.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)L-BFGS算法的高光譜圖像分類方法是由黃鶴;于文博;王俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)L-BFGS算法的高光譜圖像分類方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)L?BFGS算法的高光譜圖像分類方法，利用卷積層和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層提取像元空間特征，并將其與光譜特征相融合，最終實(shí)現(xiàn)分類的目的，同時(shí)采用改進(jìn)二階優(yōu)化算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)更新與優(yōu)化，解決了該應(yīng)用場(chǎng)景下樣本數(shù)目過(guò)多、數(shù)據(jù)量過(guò)大、參數(shù)難以更新等問(wèn)題，提升了算法的收斂速度，解決了算法容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)的問(wèn)題。本發(fā)明將像元在局部空間的排列作為連續(xù)信息，利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層對(duì)其進(jìn)行特征提取，保障了高光譜圖像像元特征的多樣性，有助于分類效果的提升。本發(fā)明將空譜特征利用拼接操作進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)學(xué)習(xí)的目的。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)L-BFGS算法的高光譜圖像分類方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于自適應(yīng)L-BFGS算法的高光譜圖像分類方法，其特征在于，包括如下步驟： S10：數(shù)據(jù)預(yù)處理： 獲取高光譜圖像的像元數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的空間數(shù)據(jù)形成輸入樣本二和輸入樣本一； 將輸入樣本一和輸入樣本二分別打亂，從每個(gè)輸入樣本中抽取部分形成訓(xùn)練樣本一和訓(xùn)練樣本二； S20：構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)模型： 深度網(wǎng)絡(luò)模型包括空間特征提取模塊一、空間特征提取模塊二、光譜特征提取模塊和分類模塊，利用卷積層和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層分別對(duì)空間特征提取模塊一、空間特征提取模塊二處理得到第一輸出和第二輸出，利用全連接層對(duì)光譜特征提取模塊處理得到第三輸出，對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行融合； 將融合結(jié)果輸入分類模塊，得到第四輸出； S30：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型： 每次從訓(xùn)練樣本一和訓(xùn)練樣本二中選取小批量訓(xùn)練樣本一和小批量訓(xùn)練樣本二，將小批量訓(xùn)練樣本一作為空間特征提取模塊一、將小批量訓(xùn)練樣本一進(jìn)行變換作為空間特征提取模塊二、將小批量訓(xùn)練樣本二作為光譜特征提取模塊輸入到步驟S20的深度網(wǎng)絡(luò)模型中，得到全部輸出，并根據(jù)上述輸出計(jì)算損失函數(shù)L； 損失函數(shù)的計(jì)算公式為：L＝Lcls+LKL1+LKL2+LKL3，其中： Lcls＝CrossEntropyOutput，l； ； ； ； ∑·為將括號(hào)內(nèi)的內(nèi)容全部加在一起，l是樣本標(biāo)簽的獨(dú)熱碼，尺寸為1×c，其中只有一個(gè)位置數(shù)值為1，其他位置數(shù)值均為0，Lcls利用交叉熵計(jì)算最終分類精度，LKL1利用光譜角距離計(jì)算第一輸出和第三輸出之間的光譜相似性，LKL2利用光譜角距離計(jì)算第二輸出和第三輸出之間的光譜相似性，LKL3利用光譜角距離計(jì)算第一輸出和第二輸出之間的光譜相似性； 利用L-BFGS算法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，直至網(wǎng)絡(luò)收斂；訓(xùn)練過(guò)程中，自適應(yīng)選擇K*個(gè)記憶尺度，其中K*＝argmin1≤K≤M{QK}， ； 訓(xùn)練過(guò)程中，根據(jù)K*個(gè)記憶尺度，計(jì)算出K*個(gè)方向并以混合方向作為搜索方向； 訓(xùn)練過(guò)程中，深度網(wǎng)絡(luò)模型中的參數(shù)根據(jù)下式進(jìn)行更新： xt+1＝xt+μt⊙dt； 其中，μt為步長(zhǎng)即學(xué)習(xí)率，；且；β是衰減率，η是初始步長(zhǎng)，ε是常數(shù)； S40：生成分類結(jié)果： 基于訓(xùn)練好的深度網(wǎng)絡(luò)模型，將輸入樣本一和輸入樣本二進(jìn)行輸入，得到所有高光譜像元的類別標(biāo)簽。

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