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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习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：CN119888372B 。

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：202510332708.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习方法是由石程;刘卫军;赵明华;黑新宏;苗启广设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习方法，获取源域高光谱图像数据集和目标域高光谱图像数据集；基于源域高光谱图像数据集建立源域元任务，基于目标域高光谱图像数据集建立目标域元任务；利用源域元任务、目标域元任务和目标域中不带标签的高光谱图像数据对图像分类器进行训练；本发明通过在损失函数中加入类分布损失可以使源域和目标域的类分布更接近，同时扩大每个域内的类间差异；通过在损失函数中加入了类别损失可以充分利用类别先验知识，挖掘类别间潜在语义联系，由此增加了图像分类器对高光谱图像的分类精度。

本发明授权跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习方法在权利要求书中公布了：1.跨域高光谱图像分类的多级对比小样本学习方法，其特征在于，包括以下步骤：获取源域高光谱图像数据集和目标域高光谱图像数据集；其中，源域高光谱图像数据集中高光谱图像数据的数量大于目标域高光谱图像数据集中高光谱图像数据的数量，源域高光谱图像数据集中高光谱图像数据和目标域高光谱图像数据集中高光谱图像数据均带标签，源域高光谱图像数据集中标签类别的数量大于目标域高光谱图像数据集中标签类别的数量；基于所述源域高光谱图像数据集建立源域元任务，基于目标域高光谱图像数据集建立目标域元任务，所述源域元任务和目标域元任务中的元任务参数相同；利用所述源域元任务、目标域元任务和目标域中不带标签的高光谱图像数据对图像分类器进行训练；其中，训练用的损失函数包括类别损失和类分布损失；所述类别损失由源域元任务类别损失和目标域元任务类别损失组成；所述源域元任务类别损失的计算方法包括：基于第二特征提取器提取所述源域元任务中每个支持样本的第二特征；根据所述第二特征建立源域混合字典；将所述源域元任务中每个查询样本的第一特征与所述源域混合字典中每个元素进行键匹配，并根据匹配结果计算所述源域元任务类别损失；根据匹配结果计算所述源域元任务类别损失包括： ，其中，表示所述源域元任务类别损失，js表示源域元任务中查询样本的序数，表示源域元任务中每一类标签类别中查询样本的数量，h表示所述源域混合字典的行数，CS表示源域高光谱图像数据集中标签类别的数量，w表示所述源域混合字典的列数，DL表示所述源域混合字典的总列数；表示第js个查询样本的标签类别，表示所述源域混合字典中第h行第w列的元素的标签类别，当和相同时，，否则；表示通过第一特征提取器提取所述源域元任务中查询样本的第一特征；当和不同，，否则。

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