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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化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：CN118212425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410489567.3，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化方法是由尹继豪;冯家齐;姜鸿翔;王麒雄设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化方法，属于高光谱领域。所述方法通过非均匀空间采样提取标签可靠的样本，利用多中心的光谱原型对分类特征进行约束，并通过逐像素重叠度损失、类别交叉熵损失和光谱原型对比损失的联合优化，实现标签含噪条件下的模型稳定训练。该方法能够动态剔除噪声标签，不存在过度清理问题；且噪声去除与光谱建模的联合优化保证了输入数据的低噪性，模型正则效果较好，具有较高的实用价值。

本发明授权一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种标签噪声去除与光谱分布建模联合优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、去除噪声标签：从预测掩膜和真值掩膜中随机采样，通过置信度计算公式得到采样点的置信度矩阵，对采样点的置信度排序，取靠前的若干点作为标签纯净样本； 步骤2、对分类模型进行正则化；在分类模型中引入多中心光谱原型，将待分类向量与多中心光谱原型进行相似性度量，依据度量结果决定类别归属，动量更新多中心光谱原型；包括： 记类别特征为，记多中心光谱原型为，其中，为类别特征维度，为第个预测掩膜对应的特征向量，∈，为类别数，为实数域，为第个多中心光谱原型的第个中心，，为多中心光谱原型总数，且每个多中心光谱原型的特征尺度为，当第个预测掩膜对应的特征向量被划分到类别时，特征向量和多中心光谱原型距离满足如下关系： ， 其中，为第个掩膜对应的特征向量被切分后的第段，其中距离度量为向量余弦距离，表示为，其公式如下： ， 表示向量点积，根据特征向量切片与多中心光谱原型的距离来判别类别归属，当第个前景预测掩膜对应的特征向量属于类别对应的多中心光谱原型时，由下列公式导出： ， 其中，，分别为特征距离度量最小时对应的多中心光谱原型的类别序号和中心序号，在训练过程中，多中心光谱原型采用动量更新的方式，动量更新公式如下： ， 其中，为动量更新权重，为第类下所有第段的分类特征向量中心； 步骤3、设计优化损失函数实现去除噪声标签和对分类模型正则化的动态交互迭代优化。

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