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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地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：CN116645552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310589053.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法是由王伟业;邓阳君;胡文帅;李恒超;郭本俊;牛雪梅设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法，其包括以下步骤：S1：生成对抗域自适应框架进行学习特征变换，使高光谱湿地图像的源域样本与目标域样本进行特征匹配；S2：构造图胶囊神经域自适应网络结构，提取域不变特征和域相关特征，发现可迁移特征并跨域共享；S3：设计耦合结构两分类器，利用源域样本训练两分类器，最大化目标域样本的分类差异，通过识别分类边界实现高光谱湿地图像的精准分类。本发明同时发现可迁移知识并实现跨域共享，增强了类边界的有效判别，最终实现了在未知区域、复杂场景以及数据种类缺失、不足、不均衡条件下的高光谱湿地图像精准分类。

本发明授权一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图胶囊神经网络的高光谱湿地图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：生成对抗域自适应框架进行学习特征变换，使高光谱湿地图像的源域样本与目标域样本进行特征匹配； S2：构造图胶囊神经域自适应网络结构，提取域不变特征和域相关特征，发现可迁移特征并跨域共享； S3：设计耦合结构两分类器，利用源域样本训练两分类器，最大化目标域样本的分类差异，通过识别分类边界实现高光谱湿地图像的精准分类； 所述步骤S2包括： S21：建立图胶囊神经域自适应网络，将源域样本和目标域样本映射至同一特征空间，得到邻接矩阵和节点特征矩阵，并构建全连接图结构： 其中，，M为全连接图结构的节点个数，Ms为源域样本节点数，Mt为目标域样本节点数，为经特征提取网络提取的节点特征维度；X0T为节点特征矩阵的转置矩阵； S22：将全连接图结构输入到深度层次图神经网络中学习湿地图像样本的相同类别内和不同类别间的层次结构； S23：联合学习源域和目标域湿地图像节点间的分层关系，减小不同域湿地图像样本间的差异，提取域不变特征和域相关特征，发现可迁移特征并跨域共享； 所述步骤S23包括： 自底向上推理阶段： S231：构建自底向上推理模块，通过对相同类别内和不同类别间的源域样本节点下进行采样，保留目标域样本节点，同时分层采样源域样本节点；自底向上推理模块的目标函数为： 其中，为第L层自底向上推理模块的输入特征矩阵，为图卷积过程，和分别为相同类别内和不同类别间的源域样本节点的分类函数，为第层子图个数，为下采样前第L+1层第i个子图的节点特征矩阵，为第i个子图中的随机节点，为邻域集合，为到的距离，为下采样后第L+1层第i个子图的节点特征矩阵； S232：根据采样后湿地图像样本节点构建新的全连接图，得到当前自底向上推理模块的邻接矩阵； S233：重复步骤S231-S232，堆叠多个自底向上推理模块，提取源域和目标域的湿地图像多级特征表示和深层图关系； 自顶向下推理阶段： S234：结合每层自底向上推理模块中湿地图像样本节点的位置信息，构建自顶向下推理模块，通过对新的图节点进行采样，逐层相同类别内和不同类别间层次图结构，挖掘源域或目标域湿地图像样相同类别内和不同类别间节点的层次关系，自顶向下推理模块的目标函数为： 其中，为第L+1层自顶向下推理模块的输入特征矩阵，为上采样后输出的节点特征矩阵，PL为第L层自底向上推理模块中图节点的位置信息； S235：利用源域和目标域的湿地图像样本间的相关性，减小不同域湿地图像样本间的差异，提取域不变特征和域相关特征，发现可迁移特征并跨域共享； 所述步骤S3包括： S31：固定两分类器，训练生成器SSF提取源域和目标域的特征，保证域之间的差异最小化、两分类器分类目标域的湿地图像样本的差异最小化： 其中，和分别为两分类器，和分别对应p1和p2对第k类输出的概率；Xt为目标域样本，n为源域类别数目，m为训练批次大小，和分别为同一批次的数据； S32：固定生成器SSF，训练两分类器，使两分类器在目标域的湿地图像样本上的分类差异最大化： ； S33：得到最优的分类器和生成器，通过对抗训练策略，实现目标域下高光谱湿地图像的精细分类。

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