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龙图腾网恭喜湘潭大学申请的专利基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法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：CN119942250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510435730.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法是由周维;盘运红;许海霞;聂旺;周敏设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法，属于图像分类领域，包括以下步骤：对高光谱影像数据进行预处理，并划分为训练集和测试集；构建基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类模型；采用训练集对高光谱图像分类模型进行训练；将测试集中的高光谱数据输入到训练好的高光谱图像分类模型中，推理得到预测类别，并通过评价指标对得到的预测类别进行评价。本发明通过构建基于代理注意力的代理注意力编码器，通过L层级联的代理注意力编码器进行层次化特征提取，实现对初始特征编码矩阵中空间‑光谱信息的逐层融合与增强，在保持较强表示能力的同时显著降低了计算复杂度，实现了计算效率和特征表达能力的良好平衡。

本发明授权基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据预处理：对高光谱影像数据进行预处理，并划分为训练集和测试集； S2，模型建立：构建基于代理注意力和VIT架构的高光谱图像分类模型； 所述步骤S2具体过程如下： 步骤S21：构建基于滑动窗口机制和代理像素块的滑动窗口分组编码模块，将原始的高光谱数据编码为初始特征编码矩阵，包含了高光谱数据的空间-光谱联合表征； 步骤S22：构建基于代理注意力AgentAttention的代理注意力编码器ATE，通过L层级联的代理注意力编码器ATE进行层次化特征提取，实现对初始特征编码矩阵中空间-光谱信息的逐层融合与增强，得到特征图； 步骤S23：构建由平均池化层和多层感知机MLP层组成的分类头，对特征图进行解译，预测原始像素所属类别，得到分类预测图； S3，模型训练：采用训练集对步骤S2构建的高光谱图像分类模型进行训练，在训练过程中计算预测结果与实际标签间的损失值，通过迭代方式优化模型参数直至模型收敛，记录并存储训练最优化模型参数； S4，模型推理：将测试集中的高光谱数据输入到训练好的高光谱图像分类模型中，推理得到预测类别，并通过评价指标对得到的预测类别进行评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市西郊；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。