买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强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：CN116543296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310247284.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强方法是由张明阳;王昭阳;公茂果;李豪;武越;王善峰;蒋祥明;冯丹设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强方法，将传统的特征保留数据增强策略与基于GAN网络的数据增强方法相融合，并创造性的应用于高光谱遥感数据，根据高光谱图像波段数目多的特点并结合GAN网络生成数据质量，设计了全新的波段选择融合策略，将波段选择融合策略融入GAN的训练过程，并构建了一个全新的GAN网络，为了增加GAN网络生成样本的多样性，设计了全新的GAN网络训练流程，本发明的高光谱遥感数据增强方法，有效缓解了高光谱遥感领域中分类问题中遇到的小样本问题和数据类别不均衡问题，提高了分类的精确度。

本发明授权基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于波段保留与对抗生成网络的高光谱遥感数据增强方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取高光谱遥感数据集中需要进行扩增增强的类别和对应的数据样本，构成小样本训练集； 步骤2：对于每一个需要进行扩增增强的类别，构建对应的GAN网络，利用噪声数据和小样本训练集中每个类别的样本数据集对对应的GAN网络分别进行训练；在所述步骤2中，利用噪声数据和小样本训练集中一个类别的样本数据集对对应的GAN网络进行训练，包括以下步骤： 步骤a：将噪声数据输入至GAN网络的生成器中，生成虚假训练数据集； 步骤b：采用向下取整的方式将所述样本数据集划分为样本数量相同的第一真实数据集和第二真实数据集； 步骤c：将所述第一真实数据集和所述虚假训练数据集中的数据进行波段融合，形成融合数据集； 步骤d：将所述虚假训练数据集和所述融合数据集作为假数据，将所述第一真实数据集和所述第二真实数据集作为真数据，输入至所述GAN网络的鉴别器中，进行对抗训练，计算损失值并根据损失值更新GAN网络的鉴别器和生成器的网络参数，直至达到预设的训练次数，得到训练完成的GAN网络； 步骤3：将随机噪声和类别标签输入至对应训练完成的GAN网络中，生成每个类别的虚假数据集，将所述虚假数据集和相应类别的样本数据集中的数据进行波段融合，得到每个类别对应的混合数据集，所述混合数据集作为需要进行扩增增强类别的扩增数据。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；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”。