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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络和复合材料夹芯板冲击定位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：CN116050476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310054531.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络和复合材料夹芯板冲击定位方法是由杨波;张洋;王时龙;易力力;王昱设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络和复合材料夹芯板冲击定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络，包括主干网络和频域增强分支，主干网络包括全尺度空洞卷积模块和时空融合注意力模块；全尺度空洞卷积模块的输出作为时空融合注意力模块的输入；主干网络和频域增强分支得到的特征融合后得到神经网络的输出；全尺度空洞卷积模块是一种独特的三层卷积结构，第1卷积层和第2卷积层均为一维空洞卷积层，第3卷积层为一维卷积层；时空融合注意力模块包括通道信息聚合单元、通道交互联系单元和时间相关性捕获单元；频域增强分支包括FEB模块和FFN模块，通过将信号映射到频域以考虑频率分量对于冲击定位的作用。本发明还提出了一种复合材料夹芯板冲击定位方法。

本发明授权频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络和复合材料夹芯板冲击定位方法在权利要求书中公布了：1.一种频域增强的全尺度时空融合注意力神经网络，其特征在于：包括主干网络和频域增强分支，所述主干网络包括全尺度空洞卷积模块和时空融合注意力模块；所述全尺度空洞卷积模块的输出作为所述时空融合注意力模块的输入；所述主干网络和频域增强分支得到的特征动态融合后得到神经网络的输出； 所述全尺度空洞卷积模块为三层卷积层结构，第1卷积层和第2卷积层均为一维空洞卷积层，第3卷积层为一维卷积层；所述一维空洞卷积层的卷积核组成遵循哥德巴赫猜想规则，使用一组素数作为卷积核的大小；通过组合三层一维卷积层的卷积核大小尺寸，使全尺度空洞卷积模块可以覆盖输入信号的所有感受野； 所述时空融合注意力模块包括通道信息聚合单元、通道交互联系单元和时间相关性捕获单元；所述通道信息聚合单元采用离散余弦变换以聚合通道特征，所述通道交互联系单元采用一维卷积捕获通道间的隐藏关系，所述时间相关性捕获单元融合内部注意力机制和门控机制以捕获输入数据的时间相关性；所述输入数据为冲击定位数据集并采用以下方法采集得到：对复合材料夹芯板上任意位置进行冲击，使复合材料夹芯板在受到冲击后产生物理振动；在复合材料夹芯板上布置的传感器捕捉到振动信息并将振动信息转换成模拟信号；采用AD转换器将模拟信号转换为数字信号；重复上述过程得到冲击定位数据集； 所述频域增强分支包括FEB模块和FFN模块，通过将信号映射到频域以考虑频率分量对于冲击定位的作用； 所述FEB模块的原理为： 其中，表示FEB模块的输出；表示逆傅里叶变换；表示零填充操作；表示随机保留的傅里叶分量；表示执行频率分量选择的矩阵向量；且： 其中，表示随机采样方法；表示傅里叶变换；表示原始输入信号； 所述FFN模块的原理为： 其中，表示FFN模块的输出；表示Swish激活函数；表示线性层；表示原始输入信号；表示权重矩阵； Swish激活函数为： 其中，表示Swish激活函数；表示sigmoid函数；表示输入。

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