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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片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：CN116311255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310209446.4，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法是由耿国华;安峥博;周蓬勃;王毅;赵虹乔;刘阳洋;冯龙设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法，包括步骤：1、对陶瓷文物碎片进行数据采集、预处理和数据增强，根据外观特征分类并标注标签，构建陶瓷文物碎片数据集；2、对帝王蝶优化算法进行改进，得到用于卷积神经网络结构优化的IMBO；3、构建基于IMBO的IMBO‑STNsCNN；4、将信息熵的概念引入帝王蝶优化算法中，建立基于信息熵和多变异策略的混合帝王蝶优化算法EHMBO，使种群个体更快开发全局最优区域，寻得最优解；5、初始化EHMBO算法的参数；6、用EHMBO优化IMBO‑STNsCNN分类模型超参数，得到最终分类模型并训练，得到IMBO‑STNsCNN陶瓷文物碎片分类模型，提高了陶瓷碎片的分类效率，进而提高了陶瓷文物修补的效率。

本发明授权基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、先对陶瓷文物碎片进行数据采集、预处理和数据增强，然后根据陶瓷文物碎片的外观特征分类并标注标签，构建陶瓷文物碎片数据集； 步骤2、先利用鸡群优化算法CSO在帝王蝶优化算法的迁移阶段进行改进，再将基于spearman相关系数的反向学习策略引入帝王蝶优化算法，然后使用自适应特征的F分布随机变异代替帝王蝶优化算法中的莱维飞行，得到用于卷积神经网络结构优化的改进帝王蝶优化算法IMBO； 步骤3、构建基于IMBO的空间变换卷积神经网络IMBO-STNsCNN分类模型； 步骤4、将信息熵的概念引入帝王蝶优化算法中以表示种群中个体的聚合状态，建立基于信息熵和多变异策略的混合帝王蝶优化算法EHMBO，实现了其全局探索能力和局部开发能力的自适应平衡，使种群个体更快开发全局最优区域，寻得最优解； 步骤5、初始化EHMBO算法的参数； 步骤6、使用EHMBO优化IMBO-STNsCNN分类模型超参数，得到最终分类模型，然后训练最终分类模型，得到IMBO-STNsCNN陶瓷文物碎片分类模型。

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西北大学，其通讯地址为：710069 陕西省西安市太白北路229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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