中国矿业大学程玉虎获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化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：CN119418171B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411466041.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化方法是由程玉虎;张威;王雪松设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化方法在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别技术领域，公开了一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化方法。首先，为实现稳健的开放集识别策略学习，本发明使用背景像素模拟虚拟未知类，并使用元学习的情景模拟机制对源域中的开放集识别场景进行模拟。在情景模拟过程中，将开放集识别任务建模为内部马尔可夫决策过程，利用强化学习的反馈学习和策略优化机制，迭代优化开集识别策略。其次，为实现源域向未见目标域稳健的跨域知识迁移，本发明将跨任务知识归纳建模为外部马尔可夫决策过程，设计了不变风险奖励机制来鼓励智能体在不同的开放集识别任务中捕获跨任务共享知识。引入了Mamba作为记忆策略网络，利用其强大的上下文压缩能力实现了跨任务共享知识归纳。
本发明授权一种基于元强化学习的高光谱开放集领域泛化方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱开放集领域泛化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于源域高光谱图像的背景像素生成虚拟未知类，从虚拟未知类的集合中采样一组高光谱图像块作为虚拟未知类样本； 从源域高光谱图像中的已知类集合中采样得到已知类样本； 进而基于虚拟未知类样本和已知类样本构建G个开放集识别任务； G个开放集识别任务共同组成跨任务共享知识归纳任务； 步骤2：将开放集识别任务建模为内部马尔可夫决策过程，并为开放集识别任务定制强化学习环境，通过内部智能体与定制强化学习环境的反馈交互过程，学习最优的开放集识别策略； 步骤3：将跨任务共享知识归纳任务建模为外部马尔可夫决策过程，并为该任务定制强化学习环境，利用奖励驱动外部智能体从不同的开放集识别任务中学习最优的跨任务共享知识归纳策略。
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