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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统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：CN116704253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310706887.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统是由高敬鹏;郭睿彤;叶方;陈庚;田园;孙骞;江志烨;方艺忠;高路;蒋思思设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统，方法包括以下步骤：S1.生成波段数据集，并提取所述波段数据集中的每个波段对应的地物标注，得到地物种类标签集；S2.基于波段数据集设计猫鼠蜜马算法，并对猫鼠蜜马个体进行适应度排序，提取波段数据集中的代表性波段组合；S3.基于代表性波段组合，训练3DCNN‑ViT神经网络模型；S4.采集待处理高光谱图像数据集，并将待处理高光谱图像数据集输入至3DCNN‑ViT神经网络模型中进行分类。本申请在保证图像分类精度高的情况下选择出最具代表性的波段组合，增加了波段选择的普适性。

本发明授权基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.生成波段数据集，并提取所述波段数据集中的每个波段对应的地物标注，得到地物种类标签集； S2.基于所述波段数据集设计猫鼠蜜马算法，并对猫鼠蜜马个体进行适应度排序，提取所述波段数据集中的代表性波段组合； S3.基于所述代表性波段组合，训练3DCNN-ViT神经网络模型； S4.采集待处理高光谱图像数据集，并将所述待处理高光谱图像数据集输入至所述3DCNN-ViT神经网络模型中进行分类； 所述S2包括： 将所述波段数据集作为所述猫鼠蜜马算法的初始化种群，并计算初始化种群位置信息； 基于所述初始化种群位置信息，利用巴氏距离计算所述猫鼠蜜马算法的适应度函数； 基于所述适应度函数将所述初始化种群位置信息进行分类，得到阿尔法组和候选组； 引入气体吸引因子和开发参数对所述阿尔法组和所述候选组分别进行位置更新和混合排序，得到新阿尔法组和新候选组； 对所述新阿尔法组和所述新候选组进行排序，并基于排序结果提取所述代表性波段组合。

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