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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于胶囊的高斯原型网络模型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：CN119358598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411329011.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于胶囊的高斯原型网络模型是由魏倩茹;刘燕芳;郭佳设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胶囊的高斯原型网络模型在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于胶囊的高斯原型网络模型；技术问题：在对SAR图像进行目标识别时，采用基于CNN的图像识别分类方法，而原型网络等基于CNN的图像识别分类方法虽然大大提高了SAR图像小样本目标识别的准确率，但是其在检测SAR图像各部分之间的空间关系方面表现不佳，而且通过网络中的池化操作后往往会丢失很多重要的细节特征信息；技术方案：一种基于胶囊的高斯原型网络模型，包括有胶囊嵌入网络；本发明通过设置将胶囊网络与注意力机制结合来加强网络对图像的特征提取能力，且通过改善胶囊网络的重构网络来提升训练速度，实现了可以更好地捕捉物体的形状、大小和位姿等视觉特征，其多维向量神经元可以表示目标更多的特征。

本发明授权一种基于胶囊的高斯原型网络模型在权利要求书中公布了：1.一种基于胶囊的高斯原型网络模型；其特征在于：包括有： 置信网络，用于通过计算生成支持样本的高斯权值来区分不同样本的重要性； 胶囊嵌入网络，采用胶囊网络架构，用于捕捉SAR图像中的物体的形状、大小和位姿视觉特征； 高斯原型学习模块，用于通过学习不同支持集样本的贡献程度来生成每个类别的高斯原型，可以缓解差异样本对模型识别效果的影响； 胶囊嵌入网络包括第一卷积层、第二卷积层、SE模块、主胶囊层和数字胶囊层，第一卷积层用于提取SAR图像的初级特征，SE模块用于加强对图像特征的提取，并进行加权融合，第二卷积层用于进一步提取目标的高级特征，主胶囊层用于以提取的高级特征作为输入，提取SAR目标的实体，数字胶囊层用于对主胶囊层的结果进行加权融合； 通过以下步骤对模型进行训练： S41：数据生成阶段，通过随机生成器分别对训练集和测试集进行随机采样生成对应的支持集和查询集； S42：模型训练阶段，将训练集的支持集样本xi和查询集样本xj分别输入到Caps‑GPNet模型的嵌入网络中，得到嵌入向量和将训练集的支持集样本xi输入到置信网络fψ中得到图像是高斯权值σi；然后将与σi逐元素相乘，并通过高斯原型学习模块gG获得支持集每个类别的高斯原型，接着计算与每个类别高斯原型之间的度量距离进行标签预测； S43：根据预测标签与真实标签计算出的损失进行反向传播，更新网络参数。

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