电子科技大学长三角研究院(湖州)王任获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算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：CN116577723B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310450790.2，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法是由王任;岳炆均;鲍潘毅;胡志强;梁木生;王秉中设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法，用于解决背景技术中提出的现有的技术需要较多的训练量才能有较高的准确率，分类数目过多会导致样本拟合效果低的技术问题。本发明公开了基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法，包括以下步骤：步骤一：选取以传播轴为界且沿传播轴的半个空间平面上的一条线段进行测量，得到该线段上的空间频谱数据；步骤二：对于电磁飞环检测到的数据，归一化后，按照检测顺序，按r轴和z轴将其分解，从而减小类别数，增大样本数；步骤三：对数据进行加噪扩充，提高样本量并增强泛化力，设置方差不同的训练噪声与测试噪声进行组合实验，得到较为精确的噪声匹配结果。
本发明授权基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法在权利要求书中公布了：1.基于电磁飞环空时不可分离特性的小样本定位算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：选取以传播轴为界且沿传播轴的半个空间平面上的一条线段进行测量，得到该线段上的空间频谱数据； 步骤二：对于电磁飞环检测到的数据，归一化后，按照检测顺序，按r轴和z轴将其分解，从而减小类别数，增大样本数； 步骤三：对数据进行加噪扩充，提高样本量并增强泛化力，设置方差不同的训练噪声与测试噪声进行组合实验，得到噪声匹配结果； 步骤四：对于实部虚部或幅度相位，分别拟合横纵坐标，使用支持向量机、树、随机森林和神经网络作为机器学习方法分别进行训练和测试； 步骤五：根据评估结果与实际应用需求，选择效果最好且满足实际条件的机器学习方法进行优化，并根据实际情况调整模型参数。
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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；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”。
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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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