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龙图腾网获悉湖南理工学院申请的专利一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱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：CN119169335B 。

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：202311634822.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱分类方法是由余丹;尹小强;吴蒙;杨永鹏;张海洋;李涣哲;谢文武设计研发完成，并于2023-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱分类算法，以获得高质量的高光谱图像分类结果。所述方法包括：首先，采用异构搜索策略，提高布谷鸟搜索算法的探索和开发能力。然后，设计基于匹配滤波器的波段选择模型来选择具有高信噪比的波段子集，该模型通过对高光谱数据进行降维，去除冗余波段，同时提供可以保留高信息内容和低噪声的波段子集。设计了一种基于邻域分组策略的映射方法，以减少所选波段之间的相似性。随后，提出了一种基于滑谱分解的波段数自动推荐策略。经过三个著名数据集上的实验结果表明，与边缘化图自表示、邻域分组归一化匹配滤波器等最先进的方法相比，所提出的算法具有鲁棒性、优越性和区域多重图融合的优点。

本发明授权一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构布谷鸟搜索的波段选择高光谱分类方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1.初始化算法各权重参数，针对输入的高光谱图像数据确定搜索空间； S2.在确定的搜索空间内采用布谷鸟搜索算法进行全局探索和局部利用得到一个个种群个体； S3.针对得到的种群个体进行异构搜索得到带有权重标记的个体； 所述异构搜索的定义式如下： 其中：是第t+1次迭代中的第i个体，ε＝δexpj，ln表示以e为底的对数函数，exp表示以e为底的指数函数，gt表示第t代最优个体，sr如下： 其中：σ2是整个总体的方差； S4.筛选出带有权重标记的个体较为密集的波段，得到高信噪比的波段子集； S5.对高信噪比的波段子集进行邻域波段的分组映射，将波段进行分组； S6.对分组后的波段采用滑谱分解的波段数量推荐经过推荐从各组中得到用于最终分类任务的波段； S7.对所推荐的波段应用分类算法，得到分类结果，完成分类。

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