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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质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：CN116977854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310949167.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质是由张梦璇;雷智锟;史静远;刘龙;尚荣华;焦李成设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质，方法包括：复值神经网络模型编码、代理模型训练数据库数据采样、代理模型训练数据库数据预处理、训练代理模型、获取最优复值卷积神经网络、SAR图像分类；系统、设备及介质：用于实现一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法；本发明能够降低进化架构搜索算法的时间成本和资源消耗，能够高效、高精度地搜索适合极化SAR图像分类的神经网络模型。

本发明授权一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，复值神经网络模型编码：选取架构参数不同的复值卷积神经网络，分别对架构参数不同的复值卷积神经网络进行编码，获得基因个体，所述基因个体为一个以编码形式表现的复值卷积神经网络；步骤2，代理模型训练数据库数据采样：使用多样性扩充采样策略选择每代种群包含基因个体个数2倍的基因个体加入代理模型训练数据库，并对代理模型训练数据库中的基因个体进行解码，得到每个基因个体对应的复值卷积神经网络，所述种群为多个复值卷积神经网络；步骤3，代理模型训练数据库数据预处理：对步骤2代理模型训练数据库中的基因个体进行特征工程，得到染色体，所述染色体为加入了扩展基因的基因个体的编码；步骤4，训练代理模型：将步骤3得到的染色体成对组合，形成染色体对，并将染色体对之间的分类精度的二元优劣度作为输入标签，将所述染色体对输入代理模型中，对代理模型进行训练，得到二元判别模型，所述二元判别模型即为进行神经网络性能预测的代理模型；步骤5，获取最优复值卷积神经网络：利用遗传算法结合步骤4得到的代理模型从满足编码要求的不同架构参数的复值卷积神经网络中选择最优的复值卷积神经网络；步骤6，SAR图像分类：利用步骤5得到的最优的复值卷积神经网络对SAR图像进行分类。

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