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龙图腾网恭喜聊城大学申请的专利高光谱波段选择方法、电子设备及存储介质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：CN118840666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411320334.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权高光谱波段选择方法、电子设备及存储介质是由杨鑫;王文宏设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱波段选择方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种高光谱波段选择方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取高光谱图像数据；基于高光谱图像数据，初始化种群，其中，种群包括预设数量个个体，预设数量个个体中的每一个体分别对应不同的波段组合；将种群划分为两个子种群，其中，两个子种群各自所包括的个体数量相同；针对两个子种群中的每个子种群，基于该子种群中的每个个体的目标函数值对该子种群进行迭代优化；在迭代优化的次数达到预设次数阈值时，搜索目标函数的最大值，其中，目标函数的最大值所对应的个体为目标波段子集；其中，目标函数为对应个体的类间离散度矩阵与类内离散度矩阵的比值的迹。该方法可以较为准确地确定最佳波段子集。

本发明授权高光谱波段选择方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高光谱波段选择方法，其特征在于，包括：获取高光谱图像数据；基于所述高光谱图像数据，初始化种群，其中，所述种群包括预设数量个个体，所述预设数量个个体中的每一个体分别对应不同的波段组合；将所述种群划分为两个子种群，其中，所述两个子种群各自所包括的个体数量相同；针对所述两个子种群中的每个子种群，基于该子种群中的每个个体的目标函数值对该子种群进行迭代优化；在所述迭代优化的次数达到预设次数阈值时，搜索所述目标函数的最大值，其中，所述目标函数的最大值所对应的个体为目标波段子集；其中，所述目标函数为对应个体的类间离散度矩阵与类内离散度矩阵的比值的迹；所述方法还包括：对于所述两个子种群中的每个子种群，在每次所述迭代优化后，根据对该子种群进行迭代优化的结果，对该子种群的大小进行调整；其中，所述迭代优化的结果包括：所述两个子种群经当前次迭代优化各自更新的个体的个数，以及，经当前次迭代优化后该子种群中每一个体的目标函数值；其中，经调整后所述两个子种群的所包括的个体数量和与经调整前所述两个子种群的所包括的个体数量和相同；所述根据对该子种群进行迭代优化的结果，对该子种群的大小进行调整，包括：基于两个子种群经当前次迭代优化各自更新的个体的个数，计算该子种群的种群更新率；基于经当前次迭代优化后该子种群中每一个体的目标函数值，计算该子种群的平均目标值；至少基于所述种群更新率、所述平均目标值以及当前该子种群的大小，对该子种群的大小进行调整；所述基于两个子种群经当前次迭代优化各自更新的个体的个数，计算该子种群的种群更新率，包括：通过以下公式计算该子种群的种群更新率： 其中，表示该子种群的种群更新率，、分别表示所述两个子种群经当前次迭代优化各自更新的个体的个数，、分别表示当前所述两个子种群各自的大小，表示当前该子种群的大小，表示该子种群经当前次迭代优化更新的个体的个数；所述基于经当前次迭代优化后该子种群中每一个体的目标函数值，计算该子种群的平均目标值，包括：通过以下公式计算该子种群的平均目标值： 其中，表示该子种群的平均目标值，表示该子种群，表示该子种群中的个体，表示该子种群中的个体的目标函数值，表示当前该子种群的大小；所述至少基于所述种群更新率、所述平均目标值以及当前该子种群的大小，对该子种群的大小进行调整，包括：通过以下公式对该子种群的大小进行调整： 其中，表示经调整后该子种群的大小，表示所述预设数量，表示该子种群的种群更新率，表示该子种群的平均目标值，、分别表示所述两个子种群各自的平均目标值，表示当前该子种群的大小。

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