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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱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：CN116958709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311073728.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法是由李伟;胡文帅;张蒙蒙;陶然设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法，针对空谱卷积长短时记忆单元权重参数量多、存储复杂度高等问题，基于张量链式分解设计出两种轻量级张量空谱卷积长短时记忆单元：1将每个门结构中每个卷积运算分别扩展至张量域；2将当前时刻输入数据和前一时刻输出数据对应的4个卷积核分别集成，堆叠为两个大尺寸卷积核并扩展至张量域。以两种轻量级单元为基本结构，分别设计两种轻量级深度张量空谱卷积长短时记忆网络用于高光谱图像分类。本发明能保持良好的空谱特征提取能力，并在较低网络参数量和存储复杂度下，有效缓解整个模型的过拟合问题，提高小样本高光谱图像分类性能。

本发明授权一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将以高光谱图像每个像素点为中心的局部邻域窗口取出，得到三维空谱数据立方体，并结合对应类别信息，构建训练集和测试集；S2、以空谱卷积长短时记忆单元为基本结构，从两个角度分别构建两种轻量级张量空谱卷积长短时记忆单元；利用张量链式分解，通过两个角度将空谱卷积长短时记忆单元扩展至张量域：1）将单元中每个门控结构的每个卷积运算分别扩展至张量域；2）将单元中当前时刻输入数据和前一时刻输出数据对应的4个卷积核分别作为一个整体，堆叠为两个大尺寸卷积核并分别扩展至张量域，实现空谱卷积长短时记忆单元中权重参数量的压缩；S3、分别以两种张量空谱卷积长短时记忆单元为基本结构，并结合张量全连接层，设计两种轻量级深度张量空谱卷积长短时记忆网络；S4、利用构建的训练集，对轻量级深度张量空谱卷积长短时记忆网络进行训练，得到高光谱图像空谱联合分类模型；S5、利用训练好的高光谱图像空谱联合分类模型对测试集进行分类，预测对应分类结果。

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