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龙图腾网获悉深圳职业技术大学申请的专利一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理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：CN119416814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411478040.7，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法及系统是由裴灿;王贤辰;刘晓娜;李志成;纪卓巧;王洋;张胜宇;黄敏;李丹设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法及系统，所述方法包括：根据目标单入单出离散时间非线性系统，构建输入输出模型，根据所述输入输出模型和投影算法，生成迭代输入模型；获取所述迭代输入模型的目标参数，基于改进花授粉算法对所述目标参数进行迭代，其中，采用多个更新方案对花授粉算法中的局部授粉过程和全局授粉过程进行优化，得到所述改进花授粉算法；当迭代次数达到最大迭代次数时，根据最后一次迭代得到更新目标参数，根据所述更新目标参数和所述迭代输入模型，生成基于无模型自适应控制的数据驱动信号处理模型。本发明可以使基于无模型自适应控制的数据驱动信号处理模型的参数得到优化，具有良好的性能。

本发明授权一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法，其特征在于，所述基于改进花授粉的数据驱动信号处理方法包括： 根据目标单入单出离散时间非线性系统，构建输入输出模型，根据所述输入输出模型和投影算法，生成迭代输入模型； 获取所述迭代输入模型的目标参数，基于改进花授粉算法对所述目标参数进行迭代，其中，采用多个更新方案对花授粉算法中的局部授粉过程和全局授粉过程进行优化，得到所述改进花授粉算法； 当迭代次数达到最大迭代次数时，根据最后一次迭代得到更新目标参数，根据所述更新目标参数和所述迭代输入模型，生成基于无模型自适应控制的数据驱动信号处理模型； 所述获取所述迭代输入模型的目标参数，基于改进花授粉算法对所述目标参数进行迭代，具体包括： 获取所述迭代输入模型的目标参数，根据所述目标参数初始化种群个体数量，并初始化切换概率、最大迭代次数和种群中个体的维度； 在每次迭代中，判断当前迭代次数是否在最大迭代次数内，当当前迭代次数在最大迭代次数内时，生成随机数，并判断所述随机数是否大于切换概率，当大于时则采用全局授粉过程计算当前每个个体的当前解的下一时刻迭代解，当不大于时则采用局部授粉过程计算每个个体的当前解的下一时刻迭代解，计算每个个体的当前解的下一时刻迭代解的目标函数值，根据所有的目标函数值更新全局最优解； 所述采用全局授粉过程计算当前每个个体的当前解的下一时刻迭代解，具体包括： 采用全局授粉过程计算每个个体的当前解的下一时刻迭代解，其中，所述全局授粉过程表示为如下公式： 其中，xi,g+1表示第i个解的下一时刻迭代解，xi,g表示第i个解的当前位置，ξ是引导步长的比例因子，i为集合{1,2,...,N}中的一个正整数，r是[0，1]内产生的随机数，t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，L表示授粉强度，gbestg是当前最优解，xr1,g和xr2,g是在当迭代次数为t时从总体中随机选择的两个解，v为在区间[0,1]的均匀分布而产生的随机数，r1和r2是在0到1之间随机产生的数； 考虑增加个体之间的种群多样性，将使用多种方案进行更新，将花粉带到更多不同的区域，使其在搜索空间内探索更多的各种授粉情况，从而避免陷入局部最优解，进而可能会显著影响优化过程；在优化过程中，改进花授粉算法中的全局授粉有效地切换三种不同的更新方案，使花粉在优化过程中到达多个区域； 所述采用局部授粉过程计算每个个体的当前解的下一时刻迭代解，具体包括： 采用局部授粉过程计算每个个体的当前解的下一时刻迭代解，其中局部授粉过程表示为如下公式： 其中，xm1,gxm2,gxm3,gxm4,g是在当迭代次数为t次迭代时从总体中随机选择的不同的解，ζ、ζ1、ζ2为步长比例因子； 对局部授粉过程数学模型的修改，基于两种不同的步骤计，并使用0.5的切换概率进行切换，以使得它们之间取得平衡。

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