杭州电子科技大学吴汉林获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速小目标威胁评估方法及系统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：CN119919869B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411788111.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速小目标威胁评估方法及系统是由吴汉林;孙闽红;包建荣设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速小目标威胁评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速目标威胁评估方法及系统，本发明方法步骤如下S1、获取设定时间段的低空慢速目标脉冲数据，并取长度为N的脉冲数据作为一个样本进行预处理；S2、对脉冲数据使用模糊数据的方式进行预处理；S3、构建基于LSTM模型结合KAN网络的模型，并对参数进行初始化；S4、根据数据的可信度进行处理，将处理完成的数据输入到步骤S3构建的模型进行网络训练，并将训练所得到的特征提取器和分类器权重进行保存；S5、将待测低空慢速目标脉冲数据预处理后输入经过步骤S4训练的模型中进行评估，得到低空慢速目标的威胁评估结果。本发明可在动态环境下提高低空慢速小目标的威胁评估准确率。
本发明授权基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速小目标威胁评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM模型结合KAN网络的低空慢速小目标威胁评估方法，其特征是具体包括如下步骤： S1、获取设定时间段的低空慢速小目标脉冲数据，并取长度为N的脉冲数据作为一个样本进行预处理； S2、针对侦察数据中的不确定信息，对脉冲数据使用模糊数据的方式进行预处理； S3、构建基于LSTM模型结合KAN网络的模型，并对参数进行初始化；本步骤具体如下： S31、采用LSTM模型提取时间序列上的相关性； S32、采用KAN模型，实现对信号多维特征的表征； S4、根据不同数据的可信度进行不同处理，将处理完成的数据输入到步骤S3构建的模型进行网络训练，并将训练所得到的特征提取器和分类器权重进行保存； S5、将待测低空慢速小目标脉冲数据预处理后输入经过步骤S4训练的模型中进行评估，得到低空慢速小目标的威胁评估结果。
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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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