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龍圖騰網恭喜哈爾濱理工大學申請的專利基于神經網絡架構搜索的高光譜分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114898217B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210677414.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于神經網絡架構搜索的高光譜分類方法是由王愛麗;宋瓔珞;丁姍姍設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡架構搜索的高光譜分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經架構搜索的高光譜圖像分類方法，屬于圖像分類技術領域，該方法依次執行以下步驟：輸入高光譜圖像HSI，利用滑動窗口裁剪為32×32像素的樣本并劃分訓練樣本、驗證樣本和測試樣本；利用6種預設操作構建神經架構搜索NAS的空間，將訓練樣本輸入該空間；利用梯度算法的搜索策略搜索出候選網絡結構，搜索過程中利用β?衰減對體系結構參數進行正則化；使用置信學習率進行結構梯度權重更新；將搜索到的預設操作組成基礎單元，并連接構成最優神經網絡架構；利用最優神經網絡架構對HSI進行分類，獲取分類結果。本發明是基于神經網絡搜索的高光譜圖像分類方法，在包含6種預設操作構建的搜索空間中進行最優架構的搜索，并利用β?衰減正則化提高了NAS的泛化能力，利用置信學習率提高了NAS運算速度，同時減輕了過擬合現象，有效的提高了高光譜圖像的分類精度，為后續神經架構搜索算法在高光譜圖像分類研究以及相關應用提供了良好思路。

本發明授權基于神經網絡架構搜索的高光譜分類方法在權利要求書中公布了：1.基于神經架構搜索的高光譜圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟a、輸入待分類的高光譜圖像；步驟b、利用采用滑動窗口的策略對HSI圖像進行裁剪并劃分訓練樣本、驗證樣本和測試樣本；步驟c、利用6種預設操作構建神經架構搜索NAS的空間，將訓練樣本輸入該空間；步驟d、利用梯度算法的搜索策略搜索出候選網絡結構，搜索過程中利用β-衰減對體系結構參數進行正則化；步驟e、利用置信學習率CLR進行結構梯度權重更新；步驟f、將搜索到的預設操作組成基礎單元，并連接構成最優神經網絡架構；步驟g、利用最優神經網絡架構對HSI進行分類，獲得分類結果；步驟c具體為：步驟c1、設是有向邊上的一組候選操作集，由架構參數αm,n參數化獲得預設操作，每條邊上的預設操作一共包括6種，分別是空操作None、跳接操作Skip-Connect，Skip、最大池化操作Maxpooling、可分離卷積操作SeparateConv、空洞卷積操作Dilated-Conv、平均池化操作Avgpooling，其中各項操作的卷積核為3×3、5×5以及7×7，將以上操作定義為搜索空間內的候選操作集步驟c2、將訓練樣本輸入搜索空間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱理工大學，其通訊地址為：150080 黑龍江省哈爾濱市南崗區學府路52號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。