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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利地磁信号数据特征的深度学习增强方法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：CN120105072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510578409.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权地磁信号数据特征的深度学习增强方法是由曾小牛;牛超;张云;刘天佑;李鸿儒;罗晟杰设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本地磁信号数据特征的深度学习增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理技术领域，特别是涉及地磁信号数据特征的深度学习增强方法，包括：获取步骤，包括：采集地磁场信号；预处理步骤，包括：对所述地磁场信号进行预处理，得到数据量可变的时序信号；特征提取步骤，包括：对所述时序信号进行数据特征提取，得到地磁信号特征的数据特征提取结果；增强步骤，包括：对所述地磁信号特征的数据特征提取结果进行深度学习处理，得到地磁场特征的数据增强结果，通过深度学习增强，显著提高了地磁信号特征的表示能力，使得信号中的关键特征更加明显，便于后续识别和分类；自适应噪声管理机制使方法对环境干扰具有强大的抵抗力，能够在复杂环境中有效提取有用信号。

本发明授权地磁信号数据特征的深度学习增强方法在权利要求书中公布了：1.地磁信号数据特征的深度学习增强方法，其特征在于，包括： 获取步骤，包括：采集地磁场信号； 预处理步骤，包括：对所述地磁场信号进行预处理，得到数据量可变的时序信号； 特征提取步骤，包括：对所述时序信号进行数据特征提取，得到地磁信号特征的数据特征提取结果； 增强步骤，包括：对所述地磁信号特征的数据特征提取结果进行深度学习处理，得到地磁场特征的数据增强结果； 所述预处理步骤具体包括： 将所述地磁场信号依次进行滑动平均计算、归一化和去趋势处理，其中，所述滑动平均计算用于降低所述地磁场信号中的高频噪声，所述归一化用于将所述地磁场信号数据转换为标准正态分布，所述去趋势用于剔除所述地磁场信号中的线性趋势； 将处理后的地磁场信号进行标准化去噪数据处理，根据噪声和干扰强度判断是否需要增加噪声和干扰； 将处理后的地磁场信号进行非重叠分段处理； 所述噪声和干扰强度通过计算所述地磁场信号的方差得到；当所述方差小于0.01时，判定不需要增加噪声和干扰；当所述方差大于或等于0.01时，判定需要增加噪声和干扰； 所述增强步骤具体包括： 将所述数据特征提取结果分成三部分子集合，其中，第一部分子集合占15%，第二部分子集合占25%，剩余数据子集合作为第三部分子集合占60%； 将所述第二部分子集合输入至深度学习神经网络进行非线性分类，得到所述第二部分子集合的地磁信号特征的向量； 将所述第一部分子集合输入至训练后的深度学习神经网络进行非线性分类； 将所述第三部分子集合输入至进一步训练后的深度学习神经网络进行非线性分类； 所述方法还包括： 计算所述三个部分子集合的地磁信号特征的向量分类后的分布直方图； 将所述分布直方图与所述特征提取步骤中的数据特征提取结果进行比较； 当任一比值与所述数据特征提取结果之间的标准差值大于或等于10%时，对所述数据特征提取结果全部添加噪声和干扰，并采用深度学习算法进行数据增强； 当所有比值与所述数据特征提取结果之间的标准差值小于10%时，判定不需要添加噪声和干扰。

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