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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物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：CN116630723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310791850.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物分类方法是由贾文俊;闫明宁;施国栋;阮文设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物分类方法，主要解决现有技术对空间和光谱特征提取能力弱，无法充分利用邻域信息的问题。其实现方案是：从公开网站上获取高光谱数据集和数据标注集，划分出训练集和测试集样本；分别构建基于DenseNet结构的大核注意力机制模块和特征增强模块，并将两者串联组成特征提取网络；利用训练集通过多分类焦点损失函数计算整个网络的损失，利用随机梯度下降法迭代优化网络参数；将测试集输入到训练好的提取网络，得到高光谱图像的分类结果。本发明能充分挖掘遥感图像中的复杂内容，提升对图像空间和光谱的特征提取能力，极大的提高了图像分类效果，可用于城市发展、资源勘探及环境监测。

本发明授权基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大核注意力机制与MLP混合的高光谱地物分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1构造训练样本集和测试样本集：1a获取公开网站高光谱图像的原始数据集和数据标注集：1b在数据标注集中从每个不为0的类别中选定等比例的值，保存这些值在数据标注集对应的位置坐标，在原始数据集合中找到对应坐标位置所在的像素点，按照以每个像素点为中心，以设置的imgsize参数为直径进行镜像分割，生成训练集；1c将剩下所有的样本按照1b的方式生成测试集合；2搭建特征提取网络：2a建立包括三个DenseBlock子模块的基于DenseNet结构的大核注意力机制模块，用于对输入图像不同空间位置和不同光谱波段信息进行有效提取；2b建立由空间混合MLP层和通道混合MLP层连接组成特征增强模块，用于实现光谱维度与空间维度的信息交互；2c将基于DenseNet结构的大核注意力机制模块与特征增强模块串联连接，构成整个特征提取网络，并将多分类焦点损失函数作为该提取网络的损失函数lossFL；3对特征提取网络进行训练：3a将训练集合输入进入特征提取网络，计算其损失lossFL值；3b使用梯度下降法，逐渐降低损失函数的值，以对网络参数进行更新，直到完成设定的最大迭代次数，得到训练好的特征提取网络；4将测试集合输入到训练好的特征提取网络中，得到输出向量，在输出向量中使用softmax函数与argmax函数得到最大值所在的位置索引，该位置索引即为每个测试样本的最终分类结果。

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