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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择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：CN117036837B 。

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：202310860033.2，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择方法是由付先平;孙旭东;庞惠娟;张军设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择方法，包括以下步骤：S1：读取高光谱图像数据X、目标信号d，及所需要选择的波段数目K；S2：基于信息熵、联合谱‑空相似度和CEM误差建立多目标优化模型；S3：开始迭代，采用轮盘赌算子策略从非劣解集rep中确定全局最优解gbest，并计算得到个体最优解pbest，更新种群中每个个体的位置和速度；S4：对种群中的每个个体进行交叉和变异操作；S5：计算种群Pt+1t+1中每个个体的适应度，更新非劣解集；S6：采用最优次优比准则进行评估，选出最佳波段子集。本发明克服了单一准则方法的波段评估片面性问题，可以实现对高光谱图像的有效降维。

本发明授权用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择方法在权利要求书中公布了：1.一种用于高光谱图像目标检测的群体智能优化波段选择方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：读取高光谱图像数据X、目标信号d，及所需要选择的波段数目K； S2：基于信息熵、联合谱-空相似度和CEM误差建立多目标优化模型，以全面衡量波段的信息量、冗余度和目标表征能力；利用波段索引编码表示波段，初始化包含K个波段的初始种群P1并计算每个个体的适应度，根据Pareto支配关系选出当前种群中的非支配个体并放入非劣解集； S3：开始迭代，在第t次迭代中根据多目标优化模型的目标函数值，采用轮盘赌算子策略从非劣解集rep中确定全局最优解gbest，并根据占优关系计算得到个体最优解pbest，并在全局和个体最优解的引导下更新种群中每个个体的位置和速度； S4：对种群中的每个个体进行交叉和变异操作，进化产生新种群Pt+1； S5：计算种群Pt+1中每个个体的适应度，根据占优关系更新非劣解集，如非劣解集数目达到最大值，采用轮盘赌算子策略删除多余解，若达到最大迭代次数，则转到S6继续执行，否则返回S3，迭代次数t＝t+1； S6：非劣解集rep被视为优化问题的Pareto前沿，对于非劣解集rep对应的n个波段子集，采用最优次优比准则进行评估，选出最佳波段子集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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