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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于Swin Transformer的煤矿微震信号分类辨识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：CN115169400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210794551.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于Swin Transformer的煤矿微震信号分类辨识方法是由张杏莉;王晓红;卢新明设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Swin Transformer的煤矿微震信号分类辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SwinTransformer的煤矿微震信号分类辨识方法，属于信号识别技术领域。包括：步骤1、对煤矿微震信号和爆破信号两类样本信号进行数据归一化，构建样本信号像素柱状特征图，形成两类信号像素柱状特征图训练集和测试集；步骤2、基于像素柱状特征图训练集，采用SwinTransformer模型训练两类信号的分类器，用训练集数据训练信号分类器，利用测试集数据验证信号分类器的分类辨识效果，通过交叉训练不断提升分类精度；步骤3、转换待辨识信号时序图为像素柱状特征图，输入SwinTransformer信号分类器中，得到该信号的辨识结果。本发明能对煤矿微震信号和爆破信号进行有效分类。

本发明授权一种基于Swin Transformer的煤矿微震信号分类辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SwinTransformer的煤矿微震信号分类辨识方法，其特征在于，依次包括如下步骤： 步骤1：分别选取M个煤矿微震信号、N个爆破信号，并对选取得到的M个煤矿微震信号和N个爆破信号组成的两类样本信号进行数据归一化，分别构建两类样本信号的像素柱状特征图，并形成两类样本信号的像素柱状特征图的训练集和测试集； 步骤2：基于SwinTransformer模型构建煤矿微震信号、爆破信号分类器，用所述的训练集中的数据训练该信号分类器，利用所述的测试集中的数据验证信号分类器的分类辨识效果，通过交叉训练不断提升分类精度； 步骤3：转换待辨识信号时序图为像素柱状特征图，输入步骤2得到的基于SwinTransformer信号分类器中，得到该信号的辨识结果； 步骤1中，构建两类样本信号的像素柱状特征图的具体步骤为： 假设煤矿微震信号或爆破信号归一化后为Xt，t＝1,2,…,P； 步骤1.2.1：设置滑动窗口W，W的窗长为移动步长为 步骤1.2.2：取每个滑动窗口内的绝对值的最大的特征值组成新的时序序列为Yt，t＝1,2,…,T，T为时序序列Yt的数据点个数； 步骤1.2.3：根据特征值序列Yt，t＝1,2,…,T构建像素柱状特征图； 步骤1.2.3.1：i＝0，num＝T，mid＝T2，t＝1,2,…,T； 步骤1.2.3.2：创建像素大小为T×T的纯白色图Gj,j， 步骤1.2.3.3：如果iT，进入步骤1.2.3.4；如果i≥T，进入步骤1.2.3.7； 步骤1.2.3.4：如果Zi0，Gj,i位置的像素点值设为0，其中 步骤1.2.3.5：如果Zi≤0，Gj,i位置的像素点值设为0，其中 步骤1.2.3.6：i＝i+1；并返回步骤1.2.3.3； 步骤1.2.3.7：像素柱状特征图创建结束。

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