买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于时频融合注意力网络的频谱预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：CN119155802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411155742.1，技术领域涉及：H04W72/0453；该发明授权基于时频融合注意力网络的频谱预测方法是由张建照;柳永祥;谷年润设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频融合注意力网络的频谱预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电磁频谱技术领域，具体公开了一种基于时频融合注意力网络的频谱预测方法。包括构建频谱数据预测网络模型，设置初始学习参数，采集频谱数据进行周期性分析，确定频谱数据的时间周期属性；利用时间卷积网络提取频谱数据的时域特征，利用线性门控单元将频谱数据传递至图卷积层网络；利用图卷积网络提取频谱数据的频域特征；利用注意力机制对提取的时域特征和频域特征进行动态加权，获得预测频谱数据；根据预测频谱数据和采集的频谱数据，计算平均绝对误差；根据平均绝对误差反向训练频谱数据预测网络模型，优化学习参数，完成频谱数据预测网络模型的训练；将待处理频谱数据输入到完成训练的频谱数据预测网络模型中，获得预测结果。

本发明授权基于时频融合注意力网络的频谱预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频融合注意力网络的频谱预测方法，其特征在于，包括： 步骤S01：构建频谱数据预测网络模型，设置初始学习参数，将采集的频谱数据输入到所述频谱数据预测网络模型中，对所述频谱数据进行周期性分析，确定所述频谱数据的时间周期属性； 步骤S02：利用时间卷积网络提取频谱数据的时域特征，根据所述时域特征，利用门控线性单元将频谱数据传递至图卷积层网络，所述时间卷积网络包括三个扩张因果卷积，所述三个扩张因果卷积分别用于接收不同时间周期属性的频谱数据，所述时间周期属性包括接近度趋势、日趋势和周趋势； 步骤S03：利用图卷积网络提取所述频谱数据的频域特征，所述频域特征的提取方法包括：根据频谱数据的频段相关性，构建相关系数矩阵，利用图卷积网络聚合节点特征的能力，提取所述频域特征，计算过程如下： 其中，hG为图卷积网络的输出，X为特征矩阵，代表GLU的输出数据，θ为可学习的卷积核，Enode∈RN×d表示一个可学习的图节点嵌入矩阵，IN为单位矩阵； 步骤S04：利用注意力机制对提取的所述时域特征和所述频域特征进行动态加权，获得预测频谱数据；所述动态加权的过程包括：将不同时间周期属性的频谱数据对应的时域特征和频域特征分别求和，利用一个注意力层对不同的频谱数据对应的时域特征和频域特征分别赋予不同的权重；所述预测频谱数据通过输出层输出，所述输出层包括两个卷积层，用于对所述频谱数据预测网络模型的深度进行加深，调整和控制输出的维度； 步骤S05：根据预测频谱数据和采集的频谱数据，计算平均绝对误差； 步骤S06：根据所述平均绝对误差反向训练所述频谱数据预测网络模型，优化所述学习参数，完成所述频谱数据预测网络模型的训练； 步骤S07：将待处理频谱数据输入到完成训练的所述频谱数据预测网络模型中，获得预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。