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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于正交基神经网络的磁异常检测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：CN115879053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211707599.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法是由王成栋;李勇;周家齐;雷廷宇;陈勇设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法在说明书摘要公布了：发明名称一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法摘要本发明公开了一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法。本方法对神经网络的激活函数进行改进，将激活函数进行傅立叶级数展开，得到一组正交三角函数，以这些三角函数作为神经网络隐藏层各节点的激活函数，构成傅立叶正交基神经网络。然后对磁信号进行正交基函数分解，得到信号在三组正交基上的分解系数。将三组分解系数分别作为三个傳里叶正交基神经网络的输入，训练得到三个神经网络模型，作为三个弱分类器，再将三个弱分类器的输出进行融合，从而得到一个强分类器，最后根据强分类器的输出来判断是否存在磁异常。本方法在神经网络模型训练时收敛速度快，模型训练时间短，能避免陷入局部最优，具有较高的检测准确率。

本发明授权一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正交基神经网络的磁异常检测方法，其特征在于，实现步骤如下： 步骤1：生成训练样本数据集，首先根据磁偶极子理论模型生成不同情况下的理想磁异常信号，包括铁磁目标在不同CPA距离、不同运动速度情况下的磁异常信号；然后采集检测地点不同时间段的纯地磁背景信号，将理想磁异常信号与纯地磁背景信号相加，得到含地磁噪声的磁异常信号；再为每组数据加入标签，含噪磁异常信号的数据标签设置为1，纯地磁背景信号的数据标签设置为0，以含噪磁异常信号和纯地磁背景信号构建用于训练正交基神经网络的数据集； 步骤2：对信号进行预处理，采用小波分解和重构的方法进行带通滤波，去掉均值和趋势项，再对滤波后的信号进行正交基函数OBF分解，得到每组信号在三个正交基上的分解系数； 步骤3：将步骤1得到的数据都进行步骤2所述的处理，然后把每个正交基对应的分解系数归为一类形成一个数据集，三个正交基就形成三个数据集，分别称为alpha1、alpha2和alpha3； 步骤4：构建傅立叶正交基神经网络，该网络为三层结构，分别为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层包含n个节点，每个节点的激活函数都为正交的三角基函数；输入层和隐藏层之间的权值都为1，隐藏层和输出层之间的权值通过训练得到，输出层经过激活函数以后的值作为检测结果，输出1表示存在磁异常，输出0表示不存在磁异常；分别将步骤3中得到的数据集alpha1、alpha2和alpha3及其标签作为正交基神经网络模型的输入和输出进行训练，通过预期结果误差值反馈修改隐藏层和输出层之间的连接权值，由此得到三组分解系数对应的三个弱分类器模型h1、h2和h3；然后将三个弱分类器的输出进行融合，得到一个强分类器H； 步骤5：将需检测的磁信号数据首先进行步骤2所述的预处理，然后将对应的三个分解系数分别作为三个弱分类器模型的输入，得到三个弱分类器的输出，最后再根据强分类器H的输出判断是否存在磁异常，当H的输出大于阈值时表示存在磁异常信号，小于阈值时表示不存在磁异常信号。

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