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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于自适应控制状态空间模型的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：CN119625407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411710062.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自适应控制状态空间模型的图像分类方法是由林宙辰;徐鑫设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应控制状态空间模型的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于自适应控制状态空间模型的图像分类方法，包括：图像分割模块和ViC编码器；设计的ViC编码器包括选择性双向状态模型模块、动态状态缩放模块、双向卷积模块、自适应控制状态空间模型、自适应控制机制模块。通过设计选择性双向状态模型SBSM、动态状态缩放DSS、双向卷积Bi‑Conv和自适应控制机制ACM，在处理大规模图像数据集时，更好地捕捉长序列依赖和复杂视觉模式，提高图像分类的准确性、效率和泛化能力。

本发明授权一种基于自适应控制状态空间模型的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应控制状态空间模型的图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1将输入图像分割成图像小块，将图像小块转换为块标记，并处理形成初始标记序列； S2设计ViC编码器；利用ViC编码器对初始块标记序列进行双向处理，以捕获初始块标记序列中的长程依赖，得到图像块编码序列； ViC编码器包括选择性双向状态模型模块、动态状态缩放模块、双向卷积模块、自适应控制状态空间模型、自适应控制机制模块； ViC编码器中的选择性双向状态模型包括：前向选择性状态网络和后向选择性状态网络；前向选择性状态网络用于结合当前网络层的前向状态与前一网络层的后向输出，生成包含相关信息的选择性状态向量；后向选择性状态网络用于结合当前网络层的后向状态与后一网络层的前向输出，生成包含相关信息的选择性状态向量；通过所述选择性双向状态模型，首先对输入的标记序列进行前向传播，生成前向编码序列；再对前向编码序列进行后向传播，生成后向编码序列；将前向编码序列和后向编码序列进行融合，生成当前网络层的输出，即当前网络层的图像块编码序列； 通过动态状态缩放方法调整不同状态维度对输出的影响；包括：对选择性状态向量进行元素级缩放，生成动态状态缩放向量；再将动态状态缩放向量与选择性状态向量进行元素级乘法操作，生成调整后的状态向量； 双向卷积方法用于捕获编码序列中的局部模式；包括：使用可分离的1D卷积核对调整后的状态向量进行前向卷积，生成前向卷积输出；使用可分离的1D卷积核对调整后的状态向量进行后向卷积，生成后向卷积输出； 通过ViC编码器中的自适应控制状态空间模型学习状态转移矩阵和输入映射矩阵，以自适应地更新前状态和后状态； 通过自适应控制机制模块，动态调整模型的内部参数；所述自适应控制机制包括：计算当前层输出标记序列与期望输出标记序列之间的偏差；根据偏差更新控制增益矩阵；计算控制输入，以调整模型输出，使得所述偏差最小，由此得到最终的输出标记序列； S3将最终的输出标记序列输入到多层感知器的头部中进行预测，获得最终的图像分类。

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