中山大学朱祥维获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法及系统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：CN115860050B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211465298.4，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法及系统是由朱祥维;刘阳;徐波;沈丹;陈正坤;郑泽昊设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于时间频率信号技术领域，公开了一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法及系统。通过获取每台原子钟的测量钟差数据，对测量钟差数据进行预处理，得到预处理后的钟差数据，并按照预设比例将预处理后的钟差数据划分为训练钟差数据和测试钟差数据；利用训练钟差数据对LSTM神经网络进行训练，调整网络参数，得到训练好的LSTM神经网络；将测试钟差数据输入到训练好的LSTM神经网络中，得到每台所述原子钟的预报钟差序列，再计算得到预报钟差数据；计算每台原子钟的权重值，并基于其对应的权重值、预报钟差数据和测量钟差数据，通过加权平均算法的时间尺度基本方程计算得到综合原子时。提高了生成综合原子时的稳定性能。
本发明授权一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的综合原子时计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取每台原子钟的测量钟差数据，对所述测量钟差数据进行预处理，得到预处理后的钟差数据，并按照预设比例将所述预处理后的钟差数据划分为训练钟差数据和测试钟差数据； 利用所述训练钟差数据对LSTM神经网络进行训练，调整网络参数，得到训练好的LSTM神经网络； 将所述测试钟差数据输入到所述训练好的LSTM神经网络中，得到每台所述原子钟的预报钟差序列，基于所述预报钟差序列得到所述每台所述原子钟的预报钟差数据； 计算每台所述原子钟的权重值，并基于所述权重值、所述预报钟差数据和所述测量钟差数据，通过加权平均算法的时间尺度基本方程计算得到综合原子时。
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