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龙图腾网获悉四川九洲电器集团有限责任公司;西安电子科技大学申请的专利基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法和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：CN115049006B 。

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：202210695681.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法和系统是由李捷;程旗;高晓利;李宏;高卫峰;白利霞;谢晋设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法和系统，属于信号识别技术领域，解决了现有小样本信号识别不准确和模型参数调整困难的问题。包括基于单隐层前馈神经网络随机生成二进制类型的各隐层神经元激活状态、实数类型的各隐层输入权值和隐层偏置，通过混合编码形式组成初始的多个网络个体，作为父代种群；以均方根误差和网络复杂度作为目标函数，基于预处理后的信号样本集，采用改进的NSGA‑III算法得到帕累托最优种群；根据均方根误差从帕累托最优种群中获取多个网络个体作为基分类器，对实时采集的通信信号预处理后传入基分类器中集成学习，对输出的结果加权求和后，取最大值对应的类别作为通信信号识别结果。实现了准确的信号识别。

本发明授权基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应前馈神经网络的通信信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于单隐层前馈神经网络，随机生成二进制类型的各隐层神经元激活状态、实数类型的各隐层输入权值和隐层偏置，通过混合编码形式组成初始的多个网络个体； 以初始的多个网络个体作为父代种群，以均方根误差和网络复杂度作为目标函数，基于预处理后的信号样本集，采用改进的NSGA-III算法进行多目标优化，得到帕累托最优种群；所述信号样本集是对历史通信信号预处理后的集合，包括：通过宽带信号采集器，采集来源于多种目标的通信信号；对采集的通信信号通过聚类分析得到所关注的频点；根据所关注的频点提取对应的通信信号的时域和频域的特征，其中，时域特征包括：上升沿、下降沿、顶部不平度和脉冲宽度；频域特征包括：频点、频谱图、瞬时频率四阶矩和频率对称度； 根据均方根误差，从帕累托最优种群中获取多个网络个体作为基分类器，对实时采集的通信信号预处理后传入基分类器中进行集成学习，对输出的结果加权求和后，取最大值对应的类别作为通信信号识别结果；所述根据均方根误差，从帕累托最优种群中获取多个网络个体作为基分类器，是按照均方根误差由小到大排序，根据数量阈值，选择前几个网络个体作为基分类器，并分别设置由大到小的权值，用于对输出结果的加权求和中。

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四川九洲电器集团有限责任公司;西安电子科技大学，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市科创园区九华路6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”。