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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于多分类逻辑回归的特征选择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：CN114821210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210265435.3，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法是由王靖宇;王红梅;聂飞平;李学龙设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法，首先构建数据矩阵、标签向量和回归系数矩阵；接下来构建基于多分类逻辑回归的特征选择模型；采用梯度下降法求取特征选择模型的最优解，迭代更新回归偏差和回归系数；最终提取的特征的索引。本发明操作流程简单易于理解，并且目标函数任意阶可导能够适用多种数值计算方法，能够提高所选特征的全局表征能力。

本发明授权一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种用于高光谱图像地物分类的基于多分类逻辑回归的特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建数据矩阵、标签向量和回归系数矩阵；获取一组特征维度均为的高光谱图像，其单一波段的像素总数为个，第个像素的所有特征表示为，的每一个元素值为样本的特征值，个样本的类别标签向量为，其中表示第个样本的类别，为像素地物类别总数；回归系数矩阵中第行第列的元素表示第个特征对第类样本的回归系数；回归偏差向量的第个元素表示第类样本的回归偏差；步骤2：构建基于多分类逻辑回归的特征选择模型；最大化所有类别对特征回归系数加权偏差: 该问题等价为以下最小化问题： 再对模型施加范数正则化项，提高回归系数矩阵的系数程度；最终特征选择模型的目标函数构建如下： （1）式中，表示不同于的另一个样本类别，表示第类样本的特征回归系数向量，即回归系数矩阵的第个列向量；表示第类样本的特征回归系数向量，即回归系数矩阵的第个列向量；、分别表示第类和第类样本的回归偏差，为常数，为固定值；步骤3：特征选择模型求解；采用梯度下降法求取最优解，按照以下步骤迭代更新回归偏差和回归系数： （2）其中、分别表示第步和第步的回归偏差向量，、分别表示第步和第步的回归系数矩阵，为更新步长；具体地：①令，随机初始化，设置收敛精度；②逐个元素更新回归偏差向量： 其中： （3） （4）其中，表示第类样本的集合，表示第类样本的总数，表示第类样本的集合，表示第类样本的总数；③逐个元素更新回归系数矩阵： 其中 （5） （6）其中，表示样本矩阵的第行第列的元素，表示回归系数矩阵的第个行向量；④计算最后两次迭代的目标函数值的差值：，如果则结束，否则令加1，回到步骤②直到；步骤4：提取特征的索引；计算，然后选择个最大值的索引作为所选的特征。

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