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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类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：CN114663770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210380132.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法及系统是由王文宏;王文光设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于高光谱波段选择的高光谱图像分类方法及系统。该方法包括，获取高光谱图像数据集；基于高光谱图像数据集，采用基聚类生成策略，结合谱聚类得到相应的聚类划分，通过设置不同的参数，得到基聚类集合；基于基聚类集合，采用LWEC方法计算每个簇的熵和ECI值，生成LWCA矩阵；基于LWCA矩阵，采用共识函数，寻找分割点，根据分割点得到聚类结果；基于聚类结果，采用流形排序方法，得到代表性波段；基于代表性波段，结合高光谱图像数据集，对高光谱图像的像元进行分类。

本发明授权一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括： 获取高光谱图像数据集； 基于高光谱图像数据集，采用基聚类生成策略，结合谱聚类得到相应的聚类划分，通过设置不同的参数，得到基聚类集合； 基于基聚类集合，采用LWEC方法计算每个簇的熵和ECI值，生成LWCA矩阵； 基于LWCA矩阵，采用共识函数，寻找分割点，根据分割点得到聚类结果； 基于聚类结果，采用流形排序方法，得到代表性波段； 基于代表性波段，结合高光谱图像数据集，对高光谱图像的像元进行分类； 所述基于LWCA矩阵，采用共识函数，寻找分割点，根据分割点得到聚类结果具体包括： 将高光谱图像数据集看作一个簇G0，其中，； 共识函数使用LWCA矩阵W作为相似度矩阵，它表示任意一对波段之间的相似性；相邻波段bi和bi+1的相似度由Γbi，bi+1表示，定义如下： 基于G0和上述相邻波段的相似度计算公式，第一个分割点t1是通过找到一对相似度最低的相邻波段来确定的： 分割点t1确定后，得到两个新簇G1={b1,b2,…,bi}和G2={bi+1,bi+2,…,bv}； 为了找到剩余的分割点，迭代地执行1）-3）的过程： 1）从所得到的簇中找到具有最大波段数的簇Gj={bm，bm+1，···，bv，bv+1，···，bn}； 2）通过从Gj中找到一对相似度最低的相邻波段bv和bv+1，以确定分割点tj，其公式表示为： 3）直到获得的簇数等于所要聚成的类数时，划分结束，得到最终的共识聚类结果类。

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