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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于分层学习遗传编程算法的小样本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：CN119942198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510014560.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类方法是由孙宇;张智强设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类方法在说明书摘要公布了：一种基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类方法，包括步骤：1：构建基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类系统；2：图像采集模块获取图像数据集，并将其划分为训练集和测试集；3：PEGP模块获取训练集，并对其进行图像预处理和特征提取操作，构建特征存储表；4：DEGP模块将特征存储表中的特征作为终端输入，构建集成解决方案，通过基于个体差异值的集成策略来优化最终的分类效果；5：使用测试集作为图像分类解决方案的输入，输出测试集的预测类标签，根据测试集的实际标签对图像分类解决方案进行性能评估；6：将待分类图像数据作为图像分类解决方案的输入，并输出图像分类结果。效果：能够在样本数量有限的情况下达到良好的分类效果。

本发明授权基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建基于分层学习遗传编程算法的小样本图像分类系统，所述小样本图像分类系统设置有图像采集模块，所述图像采集模块连接分层进化学习框架，所述分层进化学习框架设置有第一层的并行探索遗传编程PEGP模块和第二层的开发集成的遗传编程DEGP模块； 所述并行探索遗传编程PEGP模块并行设置有三种不同类型的特征探索块，三种所述特征探索块分别为第一特征探索块、第二特征探索块和第三特征探索块，分别设定第一特征探索块、第二特征探索块和第三特征探索块的程序结构、函数集和终端集，所述第一特征探索块、第二特征探索块和第三特征探索块并行生成三种不同进化方向的特征构建块； 步骤2：所述图像采集模块获取图像数据集，并将所述图像数据集划分为训练集和测试集； 步骤3：所述并行探索遗传编程PEGP模块获取训练集数据，并对所述训练集数据进行图像预处理和特征提取操作，以构建特征存储表，然后将所述特征存储表传递给开发集成的遗传编程DEGP模块； 步骤4：所述开发集成的遗传编程DEGP模块将所述特征存储表中的特征作为终端输入，进一步构建集成解决方案，最后通过基于个体差异值的集成策略来优化最终的分类效果，从而输出高性能的图像分类解决方案； 步骤5：使用测试集作为所述图像分类解决方案的输入，然后输出测试集的预测类标签，最后根据测试集的实际标签对该图像分类解决方案的性能进行评估； 步骤6：所述图像采集模块获取待分类图像数据，将所述待分类图像数据作为所述图像分类解决方案的输入，并输出图像分类结果。

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