北京航空航天大学马辛获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态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：CN120298715B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510782903.8，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态估计方法是由马辛;解天昊;顾子玙设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态估计方法，属于脉冲星导航技术领域，包括：通过重构高维空间样本距离模型等方式对脉冲星轮廓瀑布图进行随机邻域嵌入StochasticNeighborEmbedding,SNE适应性降维以达到星载工业计算机运算要求。在交叉熵损失函数中引入差异平衡项，通过增强正负样本输出层净活性值的区分度，有效提升模型的分类回归性能。依据真实神经元中存在的混沌现象，设计并新增了基于混沌增强的损失项。经过模型筛选后得到最合适的X射线脉冲星频率。本发明具有适用于导航脉冲星源、估计精度高、估计稳定性强等优点，能够改善X射线脉冲星导航性能。
本发明授权一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混沌学习的X射线脉冲星频率动态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过重构高维空间样本距离模型的方式对脉冲星轮廓高维瀑布图进行SNE适应性降维；SNE表示随机邻域嵌入；“利用探测器观测脉冲星光子，进行数据采集，并按照总观测时间进行等时分割，形成脉冲星轮廓高维瀑布图； 步骤2、优化交叉熵损失函数，引入控制输出层正负样本净活性值区分度的差异平衡项，改善MLP模型的回归预测效果；MLP表示多层感知机； 步骤3、设计并加入基于真实神经元动力学模型的混沌损失函数，提升MLP模型的全局搜索能力，加快MLP模型的训练速度； 步骤4、在所有候选周期内执行步骤1-步骤3，通过MLP模型选取出最优的SNE适应性降维图像，以SNE适应性降维图像对应的周期为基础，得到对应的高维瀑布图，进一步反推得到与该高维瀑布图对应的脉冲星折叠轮廓，最终获得对应的最优X射线脉冲星频率估计。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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