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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种地波雷达数据的质量控制方法、装置及电子设备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：CN116975540B 。

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：202311100877.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种地波雷达数据的质量控制方法、装置及电子设备是由韦骏;周淳业设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地波雷达数据的质量控制方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种地波雷达数据的质量控制方法、装置及电子设备，方法包括：获取地波雷达测得的数据，并对获取得到的数据进行预处理，得到输入数据；将输入数据输入到经过预先训练的Bi‑LSTM模型，得到目标阈值和经过优化的输入数据，经过优化的输入数据作为优化数据；预先训练的Bi‑LSTM模型以输入数据作为训练样本，以输入数据的误差作为训练标签，训练得到；计算出输入数据与优化数据之间的重构误差；根据目标阈值与重构误差对输入数据进行优化。本申请可以提升异常检测效率和提高雷达数据质量，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种地波雷达数据的质量控制方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种地波雷达数据的质量控制方法，其特征在于，包括： 获取地波雷达测得的数据，并对获取得到的数据进行预处理，得到输入数据； 将所述输入数据输入到经过预先训练的Bi-LSTM模型，得到目标阈值和经过优化的输入数据，所述经过优化的输入数据作为优化数据；所述预先训练的Bi-LSTM模型以所述输入数据作为训练样本，以所述输入数据的误差作为训练标签，训练得到； 计算出所述输入数据与所述优化数据之间的重构误差； 根据所述目标阈值与所述重构误差对所述输入数据进行优化； 所述方法还包括训练Bi-LSTM模型的步骤，所述训练Bi-LSTM模型的步骤包括以下步骤： 其中，所述Bi-LSTM模型包括输入层、隐藏层以及输出层，所述输入数据分为训练集和测试集； 设置输入向量维度和迭代次数，并将Bi-LSTM模型中的激活函数设置为sigmoid函数和tanh函数，优化算法设定为Adam算法； 将所述输入数据输入所述输入层，经过激活函数输出第一结果； 将所述第一结果输入所述Bi-LSTM模型中的Bi-LSTM网络，经过LSTM中的输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元的处理，输出第二结果； 在所述输出层根据误差函数计算所述第二结果的均方误差，所述Bi-LSTM网络通过所述第二结果在网络中以前向传播和误差反向传播的方式，不断修正所述Bi-LSTM模型中各层间的权值和阈值，并利用优化算法更新各个权值的参数，直至输出所述第二结果对应的最小误差； 确定所述Bi-LSTM模型的输入向量维度； 将所述训练集和所述测试集转换为所述输入向量维度对应的向量形式，以所述训练集训练所述Bi-LSTM模型，以所述测试集测试所述Bi-LSTM模型，直至所述Bi-LSTM模型输出的数据与所述输入数据之间的误差处于预设范围内，训练结束。

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