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！

龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置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：CN117131359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311017474.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置是由段瑞枫;陈子玉;孟伟设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置，涉及通信技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取多个信号样本及其真实标签；将多个信号样本分别转换成对应的时频图像；基于多个时频图像输入混合神经网络，得到各个信号样本的预测值；其中，混合神经网络依次包括：输入层、第一卷积块注意力模块、最大池化层、混合空洞卷积层、第二卷积块注意力模块、平均池化层、门控循环单元和全连接层；基于各个信号样本的真实标签和预测值，以及预设的损失函数，计算损失值；基于损失值调整混合神经网络的参数；基于训练好的混合神经网络识别当前信号中的干扰信号。该实施方式能够提高干扰信号的识别准确度。

本发明授权一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法，其特征在于，包括： 获取多个信号样本及其真实标签；其中，所述多个信号样本中包括：由噪声信号和有用信号叠加得到的无干扰样本，以及与多种干扰类别分别对应的干扰样本；任一所述干扰样本由噪声信号、有用信号和任一干扰类别的干扰信号叠加得到； 将所述多个信号样本分别转换成对应的时频图像； 基于多个时频图像输入混合神经网络，得到各个所述信号样本的预测值；其中，所述混合神经网络依次包括：输入层、第一卷积块注意力模块、最大池化层、混合空洞卷积层、第二卷积块注意力模块、平均池化层、门控循环单元和全连接层；所述输入层包括：3层第二特征提取单元；其中，任一所述第二特征提取单元包括：二维卷积层、二维批归一化层和修正线性单元；所述混合空洞卷积层包括：4层第一特征提取单元；其中，任一层所述第一特征提取单元包括：二维卷积层、二维批归一化层和参数修正线性单元；4层二维卷积层的通道数分别为32、64、32和16，卷积核均为3×3，膨胀率分别为1、3、7和1；所述第一卷积块注意力模块包括：第一通道注意力模块和第一空间注意力模块；所述第二卷积块注意力模块包括：第二通道注意力模块和第二空间注意力模块，所述第一通道注意力模块和所述第二通道注意力模块为两个结构相同的卷积块注意力模块CBAM；所述门控循环单元包括更新门和重置门，更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，重置门用于控制前一状态有多少信息被写入，其隐藏层的大小为128； 基于各个所述信号样本的真实标签和预测值，以及预设的损失函数，计算损失值； 基于所述损失值调整所述混合神经网络的参数； 基于训练好的混合神经网络识别当前信号中的干扰信号， 其中，将所述多个信号样本分别转换成对应的时频图像，包括：基于短时傅里叶变换将所述多个信号样本分别转换成对应的时频图像。

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北京林业大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区清华东路35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。