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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质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：CN119992285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510085624.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质是由王浩宇;乔振壮;刘晓敏;张威;孙程远;杨博文;杜明珠;赵文博;王兆杰设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质，对原始高光谱图像数据域随机化构建多个虚拟源域；对齐虚拟源域的Hessian矩阵学习域不变知识，据此确定损失函数并训练元源模型。元目标适应时，依据虚拟目标域样本及近邻伪标签，经变分后验推理得对虚拟目标域的观测动态推断模型最大后验概率值。元目标测试中，基于最大后验概率值约束，最大化虚拟目标域样本与真实标签对数似然以优化元源模型，推导元目标损失确定更新规则，在虚拟目标域评估并指导优化。元目标测试阶段，为测试目标域样本分配近邻伪标签，得出实际目标域样本预测类别。本申请在目标域数据源域训练期间不可访问的条件下提升模型的跨域泛化能力。

本发明授权基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于测试时训练的高光谱单源领域泛化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对原始高光谱图像数据进行域随机化，构建多个虚拟源域； 步骤2，通过对齐各所述虚拟源域的Hessian矩阵学习域不变知识，基于所述域不变知识确定域不变损失函数；基于所述域不变损失函数训练元源模型； 步骤3，进行元目标适应过程：所述元源模型基于虚拟目标域样本和对应的虚拟目标域近邻伪标签，通过变分后验推理确定对虚拟目标域的观测动态进而推断所述元源模型在虚拟目标域的最大后验概率值； 步骤4，进行元目标测试过程：基于所述最大后验概率值的约束，通过最大化所述元源模型参数条件下所述虚拟目标域样本和真实标签之间对数似然，对元源模型进行优化；基于推导的元目标损失，确定所述元目标测试阶段所述元源模型更新规则，在虚拟目标域评估所述元源模型损失，指导所述元源模型优化； 步骤5，进行元目标测试阶段：利用所述元源模型为测试目标域样本分配近邻伪标签，并基于所述近邻伪标签获得所述实际目标域样本对应的预测类别。

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