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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇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：CN116310823B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310259701.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇方法是由王靖宇;張欣茹;聶飛平;李學龍設計研發完成，并于2023-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇方法，屬于模式識別領域技術領域。構建了動態信息熵圖Y降低算法對初始化聚類中心的敏感性，在此基礎上將“樣本?聚類質心”最小二乘項度量函數修改為基于l2,1范數的全局魯棒性度量方式，來進一步提高算法對噪聲數據的魯棒性。所設計方法可以嚴格保證收斂至最優解，同時提升運算效率因而具有更強的泛化性能，從而可以提升對噪聲污染高光譜圖像波段選擇的魯棒性。

本發明授權一種基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇方法在權利要求書中公布了：1.一種基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇方法，其特征在于步驟如下： 步驟1：獲取圖像數據信息構建數據矩陣 對于光譜波段特征維度為d的高光譜圖像數據，其單一波段的像素樣本數為n，將每波段圖像數據拉伸為1×n的行向量，其中u和v分別為單一波段高光譜圖像的長和寬，所以n＝u×v；將波段總數為d的高光譜圖像數據轉化為目標數據矩陣其中矩陣的每一行代表第i波段的高光譜圖像；每個波段的圖像則代表一個數據樣本；所選擇波段特征數為c，則可以隨機初始化c個簇的聚類中心，即獲得初始的是第j個簇的質心； 步驟2：建立基于最大熵模糊聚類的高光譜圖像魯棒波段選擇框架 在處理包含噪聲的高光譜圖像數據時，初始化聚類中心至噪聲數據；受到熵度量的啟發，構建動態信息熵圖Y降低算法在低信噪比數據中對初始化聚類中心的敏感性，將“樣本-聚類質心”度量函數修改為基于l2,1范數稀疏學習的全局魯棒性度量方式，來進一步提高算法對噪聲數據的魯棒性；優化目標為 s.t.Y≥0,Y1＝1,sT1＝k,0≤s≤1 其中是模糊隸屬度，聚類的質心矩陣為矩陣Y代表每個元素yij表示第i個樣本屬于第j個簇的隸屬度；用來篩選n-k個噪聲數據，si為s第i個元素的值； 步驟3：交替迭代優化目標函數 采用交替迭代優化的方法求解目標函數中的m，Y，s三個變量，首先初始化m和Y，根據公式計算得到s；再固定s和m，針對真實樣本與噪聲數據分別進行不同優化得到Y；然后固定s和Y，依據公式求解m，依次循環直至收斂； 步驟4：將優化得到的用來篩選被噪聲污染的圖像波段，最終能夠獲取c個更加純凈聚類簇，從中采用其每一簇中聚類質心m代表該簇內波段，從而獲取代表波段子集

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