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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于自适应变化参数动态学习网络的养殖网箱检测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：CN119992110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510429289.7，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权基于自适应变化参数动态学习网络的养殖网箱检测方法是由钟雅枫;杜尚峰;余果;付东洋;黄浩恩设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应变化参数动态学习网络的养殖网箱检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应变化参数动态学习网络的遥感图像养殖网箱检测方法，包括：首先对输入的原始遥感图像，计算其自相关矩阵并建立其滤波输出的等式约束最优化数学模型，然后通过拉格朗日乘数法转换线性等式方程数学模型，利用自适应变化参数动态学习网络算法求解，最后将输出的滤波系数向量经过变化域得到滤波输出后的遥感图像，实现遥感图像养殖网箱检测。本发明提出的自适应变化参数动态学习网络在图像分类和目标检测领域表现优异，不仅提升了遥感图像目标检测的精度，还缩短了计算时间，并增强了目标分类能力。

本发明授权基于自适应变化参数动态学习网络的养殖网箱检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应变化参数动态学习网络的遥感图像养殖网箱检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始遥感图像并构建原始遥感图像的自相关矩阵； 基于所述自相关矩阵构建等式约束最优化数学模型； 基于所述等式约束最优化数学模型获得线性等式方程数学模型； 采用自适应变化参数动态学习网络对所述线性等式方程数学模型求解，基于求解结果获得滤波输出后的遥感图像，实现遥感图像养殖网箱检测； 采用自适应变化参数动态学习网络对所述线性等式方程数学模型求解的过程包括： 进行参数初始化并构造误差函数，采用自适应变化参数对所述误差函数进行计算迭代，判断误差函数是否满足循环条件，若满足循环结束条件，则输出待解向量；若不满足，则更新自适应变化参数后，再计算误差函数，直至满足循环结束条件； 求解过程包括步骤： 1参数初始化； 1-1初始化允许误差； 1-2随机生成初始点； 1-3初始化步长因子；初始化自相关系数矩阵；初始化系数向量；初始化自适应变 化参数表达式；初始化迭代次数，令； 2计算误差函数，若，停止计算，输出； 3根据自适应变化参数，输出；其中，其中均为调节因子，可以通过调节调整模型的收敛速度；是更新后的误差 函数；通过自适应变化参数的作用，自适应变化参数会随着的收敛而逐渐放大 继而缩短指数级的收敛时间； 4令，物理上可以理解为误差的调整方向，它通过自相关矩阵对 误差进行加权，从而控制参数更新的步长和方向； 5令，，转入步骤2。

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