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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于小样本学习的无线频谱状态图像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：CN116778229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310565738.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于小样本学习的无线频谱状态图像分类方法是由申滨;李月;单钰祺设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的无线频谱状态图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小样本学习的无线频谱状态图像分类方法，属于认知无线电领域。该方法包括：将训练集支持集Strtr与训练集查询集Qtrtr输入到嵌入模块，得到各个类别的张量集；在所述训练集支持集Strtr张量集中通过每个类别中距离最接近的K个张量计算所述训练集支持集Strtr的各个类别的类原型；将所述类原型与所述训练集查询集Qtrtr张量集输入度量模块，进行相似性度量，得到小样本图像分类器。本发明使用的方法与传统机器学习算法相比分类任务中训练和测试所用的类别是不同的，这样的设置有利于训练一个可以抽取样本通用特征和特有特征的小样本图像分类器，解决了传统基于机器学习的频谱状态感知算法对数据的依赖性问题，提高了在盲感知、快速感知中的感知准确性；同时，使用若干特征向量代表图像样本，使用局部特征代表图像进行分类，消除了类内差异和背景混淆的问题。

本发明授权一种基于小样本学习的无线频谱状态图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的无线频谱状态图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 将地理区域划分为Q个网格；对该地理区域在一定时间内获取不同信噪比下的无线频谱观测能量矩阵以及对应的状态标签，得到无线频谱状态数据集及其对应的标签集； 对所述的频谱状态数据集及对应的标签集分别进行随机采样，可以获得：训练集支持集Str，训练集查询集Qtr，测试集支持集Ste，以及测试集查询集Qte； 将所述训练集支持集Str与训练集查询集Qtr输入到嵌入模块，得到各个类别的张量集； 所述嵌入模块包括一个不带有全连接层的全卷积神经网络，所述全卷积神经网络包含三个卷积块，每个卷积块由一个卷积层、一个2×2最大池化层、一个批处理规范化层和一个激活函数ReLU层组成； 在所述训练集支持集Str张量集中，通过每个类别中距离最接近的K个张量计算所述训练集支持集Str的各个类别的类原型； 将所述类原型与所述训练集查询集Qtr张量集输入度量模块，进行相似性度量，得到小样本图像分类器。

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