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龙图腾网恭喜云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法及装置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：CN114021662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111331820.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法及装置是由李昊;许志松;段雨廷设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法及装置，其中，方法主要包括，获取所有待分类的高光谱图像；根据所有待分类的高光谱图像，提取一维向量；将一维向量组合成一个二维矩阵；将二维矩阵通过降维和特征提取，得到二维特征图；将二维特征图重组为一维向量；根据一维向量的数量进行分类。该适合于小样本HSI分类，能够获得更好的分类性能，同时避免传统方法中易受效率低下干扰，运算量巨大，硬件条件苛刻的问题。

本发明授权一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的小样本高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取所有待分类的高光谱图像；S20，根据所有待分类的高光谱图像，提取一维向量；所述S20中提取一维向量为：通过卷积提取一维向量： gx＝x+sxh-12式1和式2中，是卷积核kl,i的元素之一，i是第l层核的索引，是nl-1,i的元素之一；x,y,z和gx,gy,gz,均指示元素在其中的位置，其中为三维过程中卷积生成的特征图元素之一，h为指标；Sx表示卷积在x方向上的步幅；outputml+1,i＝fml,i+bl,i3其中，l表示考虑的层，ml,i为输入，bl,i是与ml,i相对应的偏差，函数f·表示校正的线性单位，为非饱和函数，函数ml+1,i是卷积的结果；S30，将一维向量组合成一个二维矩阵；S40，将二维矩阵通过降维和特征提取，得到二维特征图；所述S40中的特征提取为：对二维进行卷积： 其中，α,β表示二维特征矩阵中的坐标；S50，将二维特征图重组为一维向量；S60，根据一维向量的数量进行分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：650217 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。