買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東海洋大學(xué)申請的專利一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119989946B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510465453.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法是由肖秀春;黃松杰;吳可兒設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法，屬于矩陣方程及智能計算領(lǐng)域，通過對動態(tài)信號源跟蹤問題進行建模，將其實際問題轉(zhuǎn)化為對線性等式求解問題，采用所提的梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新模型結(jié)合到達角算法進行求解，在梯度算法的基礎(chǔ)上添加了速度補償機制，以此增強模型的實時性能，然后再從控制學(xué)的角度添加能抗噪的積分補償項，提高了模型的魯棒性。和傳統(tǒng)梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，本發(fā)明將無法求解動態(tài)問題的模型改進成可以高效解決動態(tài)問題的模型，大大提高了模型的泛化性，并且具有更快速的收斂速度和收斂精度，再考慮到了在實際的工業(yè)環(huán)境中求逆的難度，用質(zhì)量矩陣的方式來替代了這一耗時、冗余的過程。

本發(fā)明授權(quán)一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種抗噪梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解動態(tài)信號源跟蹤的方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、設(shè)定動態(tài)信號源跟蹤問題，基于所設(shè)定的動態(tài)信號跟蹤問題，根據(jù)實際應(yīng)用場景采集信號源數(shù)據(jù)；S2、基于S1所采集的信號源數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，并將所建立的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為動態(tài)線性矩陣方程；S3、構(gòu)建梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過梯度下降法對動態(tài)信號源的狀態(tài)進行估計，初步優(yōu)化信號跟蹤精度,具體包括如下步驟：S31、基于傳統(tǒng)的梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對動態(tài)線性矩陣方程構(gòu)建誤差函數(shù)；S32、沿著所構(gòu)建的誤差函數(shù)的負梯度方向最小化得到梯度下降的梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S33、帶入所構(gòu)建的動態(tài)線性矩陣方程并展開，得到初步優(yōu)化的動態(tài)信號源的狀態(tài)信息,初步優(yōu)化的動態(tài)信號源的狀態(tài)信息表示為： 式中，為初步優(yōu)化的動態(tài)信號源的狀態(tài)信息，Qt為t時刻的輸出矩陣，Pt為t時刻的信號傳播矩陣，Xt為t時刻的狀態(tài)矩陣，T為矩陣轉(zhuǎn)置，α為用作控制梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂的系數(shù)；S4、在所構(gòu)建的梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，引入速度補償機制和抗噪機制進行模型優(yōu)化，對所設(shè)定的動態(tài)信號源跟蹤問題進行求解，并輸出優(yōu)化后的動態(tài)信號源狀態(tài)信息，其中，速度補償機制表示為： 是Qt的導(dǎo)數(shù)矩陣，是Pt的導(dǎo)數(shù)矩陣，α為用作控制梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂的系數(shù)；抗噪機制表示為： 式中，Nt為噪聲，Π·為激活函數(shù)，l為代替時間t作為積分變量，是Qt的導(dǎo)數(shù)矩陣，是Pt的導(dǎo)數(shù)矩陣，α為用作控制梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂的系數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東海洋大學(xué)，其通訊地址為：524088 廣東省湛江市麻章區(qū)海大路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。