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龙图腾网获悉武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)申请的专利基于多层神经网络的运动状态识别方法、装置及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：CN121365231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511936465.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于多层神经网络的运动状态识别方法、装置及设备是由陈家焱;胡志金;郭梓轩;江国兵;刘雄;刘四超;刘慧;龚爽;刘灵通;周确;张乐;白云天;吴星宇;李杨;伍力伟;陆捷;周函锦;裴佩;许利刚;段倩;秦川;罗宇;黄制兵;尹娜婧;杨志敏设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层神经网络的运动状态识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请属于神经网络技术领域，具体公开了一种基于多层神经网络的运动状态识别方法、装置及设备。通过本申请，根据内部态势数据和外部环境数据生成待识别数据样本；对待识别数据样本进行动态标准化处理；基于第一层神经网络对当前标准数据样本进行矩阵运算；基于第二层神经网络，根据各个时间步的初级特征向量序列和目标时间步的完整隐藏状态确定目标隐藏状态，并根据目标隐藏状态对无人平台的运动状态进行识别。通过上述方式，采用第一层神经网络和第二层神经网络进行矩阵运算和状态更新，在第二层神经网络阶段以一定的概率丢弃当前不合理的输入，从而能够有效提高识别运动状态的效率和准确性，进而为无人平台提供财产守护。

本发明授权基于多层神经网络的运动状态识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多层神经网络的运动状态识别方法，其特征在于，包括： 获取无人平台的内部态势数据和外部环境数据，并根据所述内部态势数据和所述外部环境数据生成待识别数据样本； 对所述待识别数据样本进行动态标准化处理，得到当前标准数据样本； 基于第一层神经网络对所述当前标准数据样本进行矩阵运算，得到各个时间步的初级特征向量序列和目标时间步的完整隐藏状态； 基于第二层神经网络，根据所述各个时间步的初级特征向量序列和所述目标时间步的完整隐藏状态确定目标隐藏状态，并根据所述目标隐藏状态对所述无人平台的运动状态进行识别； 所述基于第二层神经网络，根据所述各个时间步的初级特征向量序列和所述目标时间步的完整隐藏状态确定目标隐藏状态的步骤，包括： 基于第二层神经网络对所述初级特征向量序列中的不合理数据进行丢弃，并将丢弃后的特征向量序列与当前时间步的隐藏状态进行拼接，得到第三维度向量； 基于第二层神经网络中的多个门分别对所述第三维度向量矩阵运算，并根据各个第二矩阵运算结果进行融合；其中，所述第二层神经网络额外设置有丢弃层，在训练时随机关闭部分神经元； 根据第二矩阵运算融合结果对所述第二层神经网络中的细胞进行数据更新，并根据更新的细胞状态和更新的隐藏状态确定目标隐藏状态； 所述根据所述目标隐藏状态对所述无人平台的运动状态进行识别的步骤，包括： 通过第一全连接层对所述目标隐藏状态进行非线性组合，并对组合后的目标隐藏状态进行映射； 通过第二全连接层计算映射后的目标隐藏状态所属运动状态类别的得分； 通过目标输出层对所述所属运动状态类别的得分进行转换，得到运动状态类别概率分布数据； 从所述运动状态类别概率分布数据中提取最大概率，并根据所述最大概率确定所述无人平台的异常运动状态的类型。

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武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市江夏区藏龙岛开发区藏龙大道3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”。

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