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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别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：CN119945860B 。

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：202510031373.3，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法是由庄连生;张征卓;张博轩设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法，涉及人工智能技术领域和无线通信领域，包括：对调制样式识别网络架构搜索框架进行训练，以得到生成模型、生成引导预测器和性能预测器；引导进行跨数据集的调制样式识别网络架构搜索，生成模型根据给定的调制样式数据集生成最优调制样式识别网络架构；根据给定的调制识别数据集对最优调制样式识别网络架构进行参数训练，得到调制样式识别网络模型；将调制样式识别模型部署到信道传输上，对基于信道传输过来的电磁信号进行调制样式识别；该调制样式识别方法可以快速根据给定调制样式数据集自动搜索最优调制样式识别网络模型，从而快速适应不同应用场景。同时，该方法在网络架构搜索过程中可以大大减少搜索开销，降低了对数据集规模的需求。

本发明授权一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式神经网络架构搜索的调制样式识别方法，其特征在于，包括： 对调制样式识别网络架构搜索框架进行训练，以得到生成模型、生成引导预测器和性能预测器； 引导进行跨数据集的调制样式识别网络架构搜索，生成模型根据给定的调制样式数据集生成最优调制样式识别网络架构； 根据给定的调制识别数据集对最优调制样式识别网络架构进行参数训练，得到调制样式识别网络模型； 将调制样式识别模型部署到信道传输上，对基于信道传输过来的电磁信号进行调制样式识别； 其中，调制样式识别网络架构搜索框架的训练过程如下： 基于调制样式识别任务构建调制样式识别网络架构的参数化搜索空间，所述参数化搜索空间中的每个调制样式识别网络架构被视为有向无环图，图的节点表示操作，有向边表示信息的传递方向，每个样式识别网络架构表示为邻接矩阵和算子操作类型矩阵； 在参数化搜索空间中训练网络架构编解码器，通过网络架构编解码器将调制样式识别网络架构编码到隐空间； 在隐空间中训练扩散模型，将扩散模型的反向扩散过程作为调制样式识别网络架构的生成模型、调制样式识别网络架构的性能预测器以及调制样式识别网络架构的生成引导预测器； 5-1在隐空间中训练调制样式识别网络架构的生成引导预测器，具体为： 构建一个跨场景数据集，包括子数据集、调制样式识别网络架构、真实精度三元组； 将调制样式识别网络架构表示矩阵输入架构编码器进行编码，获得架构的隐空间表示向量； 根据正向扩散过程，选择时间，对隐空间向量进行扩散加噪； 将子数据集，加噪后的隐空间向量输入生成引导预测器，预测对应的真实精度，基于预测精度和真实精度构建均方差损失训练生成引导预测器模型； 在调制样式识别模型部署执行过程中，生成引导预测器的架构输入为扩散模型去噪的中间结果、去噪的时间步和目标数据集特征； 5-2训练调制样式识别网络架构的性能预测器，具体为： 构建一个跨场景数据集，包括子数据集、调制样式识别网络架构、真实精度三元组； 将子数据集，调制样式识别网络架构表示矩阵输入性能预测器，预测对应的真实精度，基于预测精度和真实精度构建均方差损失训练性能预测器模型； 在调制样式识别模型部署执行过程中，性能预测器的输入为扩散模型去噪最终生成的调制样式识别网络架构以及目标数据集特征。

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