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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示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：CN119229142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411443392.9，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权一种基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示方法是由邢长达;王雪松;程玉虎设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示方法，该方法首先引入深度自编码器网络，构建基于深度自编码器网络的高光谱图像特征表示框架。其次，对该深度自编码器网络进行张量化处理，建立基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示模型，即将深度自编码器网络的各层输出进行堆叠，以获得张量形式，并构建、引入张量分解项，以实现对自编码器网络的反向传输。本发明通过对深度自编码器网络进行张量化处理，提升多层次特征表示能力，能够把深度自编码器网络的各层输出统一结合起来，同时涵盖浅层输出特性和深层输出特性，从而为目标分类等任务提供可靠的判别依据。

本发明授权一种基于张量化自编码器网络的高光谱图像多层次特征表示方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像多层次特征表示方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将高光谱图像χ∈RS×P×L展开成矩阵表示X∈RQ×L，其中，Q＝S×P表示高光谱图像的空间分辨率，L表示高光谱图像的光谱分辨率； 步骤2，将高光谱图像X输入自编码器网络，对高光谱图像X进行编码，即： 其中，λ表示正则化参数，Vj、Uj、Xj以及Yj分别表示自编码网络中第j层的编码矩阵、解码矩阵、输入量以及输出特征；J表示自编码器网络总层数； 自编码网络中第1层的输入量X1写为：X1＝X； 当j≥2时，Xj＝Yj-1； 步骤3，对式1进行张量化处理，堆叠所有网络层输出特征Yj∈RQ×L′1≤j≤J，获得张量形式式1变换为： 其中，α为耦合参数，用于控制张量分解项的重要性；表示张量积；Cat·表示用于堆叠所有层输出特征Yj的算子，表示的张量核，通过对进行张量分解来获得，其中Q″＜＜Q，L″＜＜L′，J″＜＜J；此外，因子矩阵W1∈RQ×Q″，W2∈RL′×L″，W3∈RJ×J″； 由于因子矩阵W1、W2以及W3分别为y的扩展矩阵在不同模式下的潜在主成分，将因子矩阵W3对应的潜在主成分约束为单位矩阵，因此，式2写为： s.t.Yj＝VjXj,j＝1,2,…,J, 其中，表示在因子矩阵W′1和W′2下的张量核； 因为是不同的Yj沿着网络层方向上的连接，因此高光谱图像多层次特征表示模型式3被改写为如下形式： 其中，Fj表示Yj的本征矩阵形式； 步骤4，对高光谱图像多层次特征表示模型式4进行求解，求得每层输出Yj的本征矩阵Fj最优解和沿着光谱方向的因子矩阵W′1； 步骤5，最终的高光谱图像的多层次特征表示形式F，即：

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