大连理工大学马晓瑞获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于无源迁移网络的高光谱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：CN116597236B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310782208.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法是由马晓瑞;哈林;王洁;王洪玉设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法，属于遥感图像处理与应用技术领域，本发明设计防止神经网络过拟合的目标函数优化源域模型，减少了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重，起到抑制过拟合的效果。源域模型迁移到目标数据，对目标函数进行调整，使目标域特征输出具有个别的确定性和全局的多样性。同时为了防止目标域数据可能在一定程度上与错误源域匹配，因此使用伪标签技术进行模型训练。本发明只利用源域模型不需要存储利用源域数据，将分类模型迁移到目标域数据，提供了一种有效的高光谱图像无源迁移分类解决方案。
本发明授权一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无源迁移网络的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括三个阶段： 第一阶段是通过防止过拟合的损失函数对源域模型进行优化； 优化网络参数：采用一种正则化策略优化网络参数，减少真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重，起到抑制过拟合的效果，为样本的真实标签，表示分类器输出的向量的第个元素，为类别数目，为样本数目，设置为0.1，公式如下： ； 第二阶段是将预先训练的源域模型迁移到目标域数据，通过目标函数的优化调整模型的特征提取器使目标域特征输出具有个别的确定性和全局的多样性；所述第二阶段进行源域模型迁移到目标数据处理步骤如下：优化目标方程：在输入目标域数据时，对网络模型的损失函数进行调整，公式如下： 其中，为求均值，为经过softmax分类器的向量均值，为目标域样本的真实标签，表示分类器输出的向量的第个元素，为类别数目，为样本数目； 第三阶段是通过伪标签技术训练模型，防止目标域数据与错误源域匹配，并通过带标签的目标域数据重新训练模型的特征提取器。
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