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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于多树遗传规划的数据高效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：CN116721299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310844308.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法是由毕莹;范清兰;梁静;于明渊;岳彩通设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法，包括步骤：获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；遗传规划个体分别处理图像的红色、绿色和蓝色通道，并对其进行多尺度操作、区域提取、特征提取、特征连接；将进化得到的个体对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。本发明基于多树遗传规划的彩色特征提取方法能够学习辨别性和信息丰富的彩色特征，从而提高了分类准确性；通过提出的多尺度特征提取，增强了捕捉更全面和丰富的图像特征用于分类的能力。

本发明授权基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取待分类图像； S2，对待分类图像进行预处理； S3，遗传规划个体分别处理图像的红色、绿色和蓝色通道，并对其进行多尺度操作、区域提取、特征提取和特征连接；所述S3的具体步骤为： S331：输入需要进行图像分类的图像； S332：分别设计遗传规划的程序结构、函数集和终端集，每个个体包含三个树，三个树的程序结构、函数集相同，输入的终端集分别为图像的红色、绿色和蓝色通道； S333：通过每个节点的输入输出对应关系，生成遗传规划树个体，初始化种群； S334：根据所选的个体适应度评价函数，评估种群中每一个个体的适应度值；具体为：个体将一组训练集输入遗传规划个体中并转换为特征；然后使用最小-最大归一化方法对变换后的特征进行归一化；归一化的特征和类标签被输入到线性支持向量机，使用分层K折交叉验证对每个遗传规划个体进行训练和评估；训练集被划分为K个折叠，在每次迭代中，被称为评估训练集的K-1个折叠被用来训练分类器，被称为评估测试集的剩余的折叠被用来测试构建的分类器；上述评估过程重复K次，每个折叠只用一次作为评估测试集；每个遗传规划个体的适应度通过在K个评估测试集中的准确率取平均来确定； S335：通过精英操作、锦标赛选择来选择父代个体，再经过交叉、变异遗传操作生成下一代个体； S336：采用S334中的适应度评价函数评估新种群中每个个体的适应度值； S337：判断种群的最大迭代次数是否达到；若是，停止进化；否则，转入S336继续执行搜索过程； S4，将进化得到的个体对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化； S5，将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。

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