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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于深度学习的混合概率分布参数估计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：CN120045833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510100412.0，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法是由腾易龙;陈海波设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法，包括计算给定数据集X中的所有数据样本的均值和方差，然后归一化处理每个数据样本，得到归一化样本Xi，i＝[1,2,...,N]，N为样本总数；建立混合概率分布的概率密度函数其中pkXi,θk为混合概率分布中第k个分量分布的概率密度函数，wk为第k个概率分布在整体分布中占的权重，θk为第k个分量的概率密度函数的参数，k＝[1,2,...,K]，K为混合分布的分量总数；建立混合概率分布参数估计的目标函数和下界函数；采用深度学习方法迭代优化下界函数，求解参数θ。本发明具有能够处理大数据量，且处理速度快、估计准确度高的特点。

本发明授权一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法，其特征在于：包括以下步骤： 1、数据预处理： 给定一组通信系统中的信号数据集X，计算数据集中的所有信号的均值和方差，然后归一化处理每个数据样本，得到归一化样本X i，i=[1,2,...,N]，N为样本总数； 2、信号的概率密度函数建立： 混合概率分布的概率密度函数；其中为混合概率分布中第k个分量概率分布的概率密度函数，w k 为第k个概率分布在整体分布中占的权重，为第k个分量的概率密度函数的参数，k=[1,2,...,K]，K为混合分布的分量总数；θ=θ1,θ2,...,θK为所有分量的概率密度函数参数构成的总参数向量； 3、混合概率分布参数估计的目标函数建立： 建立混合概率分布参数估计的目标函数和下界函数； 4、采用深度学习方法迭代优化下界函数，求解参数θ： 4.1）将参数θ在均值为0，方差为1的标准正态分布中进行采样，作为参数的初始值； 4.2）初始化w k =1K，初始化误差计数en为0，步数step=1； 4.3）定义隐变量Z为N行K列的二维矩阵，计算Z值； 4.4）根据Z值计算wk，根据Z值和wk计算Q函数，根据Q函数计算得到θ’； 4.5）令误差e=|θ-θ’|，若误差e小于0.001，则令en=en+1，否则令en=0; 4.6）令θ=θ’，若en误差终止条件，则输出参数θ；否则，执行步骤4.7）； 4.7）令step=step+1，若step最大步数，则输出参数θ；否则执行步骤4.3）。

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