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龙图腾网获悉中国科学院空间应用工程与技术中心申请的专利基于Transformer的火星表面矿物识别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：CN119540648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411701082.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于Transformer的火星表面矿物识别方法是由裘贺顺;周可法;王金林;毕建涛;张清;汪玮;马秀梅;白泳;王彬彬;李超;王瑞;周懿文;廖涛;李冬;孙慧中;赵崇;周晓桢;邱子芸;寇雁飞;屈广俊;原卫亭;吕志鸿;高岳;单禹;卢应鹏设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的火星表面矿物识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Transformer的火星表面矿物识别方法，包括：将预处理后的火星矿物标准高光谱数据集划分为：训练数据集、验证数据集和测试数据集。然后，构建矿物识别Transformer模型。根据训练数据集和验证数据集对矿物识别Transformer模型进行训练，得到优化的矿物识别Transformer模型。根据测试数据集对优化的矿物识别Transformer模型进行测试，并确定测试分类准确率。最后，在测试准确率满足预设准确率条件情况下，将待识别火星矿物高光谱数据输入优化的矿物识别Transformer模型，输出得到火星矿物分类识别结果。这样，能够有效地提高对火星矿物分类识别的准确性。

本发明授权基于Transformer的火星表面矿物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的火星表面矿物识别方法，其特征在于，包括： 获取火星矿物标准高光谱数据集； 对所述火星矿物标准高光谱数据集进行数据预处理，得到预处理后的火星矿物标准高光谱数据集； 将所述预处理后的火星矿物标准高光谱数据集根据预设划分比例划分为：训练数据集、验证数据集和测试数据集； 构建矿物识别Transformer模型，所述矿物识别Transformer模型用于对火星表面矿物进行分类识别； 所述矿物识别Transformer模型包括：嵌入映射函数、编码器、全连接层和输出层； 其中，所述嵌入映射函数由波段嵌入函数和位置嵌入函数组成，所述编码器由多个编码器层串联组成； 所述嵌入映射函数的表达式为： ； 式中，表示嵌入映射函数，表示波段嵌入函数，表示位置嵌入函数，表示输入的高光谱数据； 其中，所述的表达式为： ； 式中，表示线性映射，表示波段嵌入的参数； 所述的表达式为： ； 式中，表示高光谱数据中波段所在的位置，；表示嵌入的偶数维度，表示嵌入的奇数维度，表示嵌入的总维数； 根据所述训练数据集和所述验证数据集对所述矿物识别Transformer模型进行训练，得到优化的矿物识别Transformer模型； 根据所述测试数据集对所述优化的矿物识别Transformer模型进行测试，并确定测试分类准确率； 在所述测试准确率满足预设准确率条件的情况下，将待识别火星矿物高光谱数据输入所述优化的矿物识别Transformer模型，输出得到火星矿物分类识别结果。

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