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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国人民解放军93209部队申请的专利利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估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：CN116502676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310179144.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法是由董春曦;李梦瑶;张立东;秦玉勋;董阳阳;冯家琛;陈思阳;饶鲜设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法，旨在解决评估指标权重以及卷积神经网络超参数需要人为设置的问题。本发明的实现步骤包括：利用熵权法对抗干扰评估指标赋权重值；生成训练集；构建卷积神经网络；利用麻雀算法优化卷积神经网络超参数；训练卷积神经网络；对抗干扰效果进行评估。本发明具有不需要人为设置评估指标权重以及卷积神经网络超参数，就可以提高抗干扰效果评估准确性的优点。

本发明授权利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法在权利要求书中公布了：1.一种利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法，其特征在于，采用熵权法对抗干扰评估指标权重进行赋值，生成包含抗干扰评估指标的训练集，利用麻雀算法优化具有评估功能的卷积神经网络；该评估方法具体步骤包括如下： 步骤1，采用熵权法对样本集中每个抗干扰评估指标赋权重值： 步骤1.1，选取16个抗干扰评估指标组成一个样本，选取m个样本组成样本集 步骤1.2，对样本进行归一化操作； 步骤1.3，计算归一化后每个抗干扰评估指标的熵值： 其中，Ej为归一化样本后第j项指标的熵值，ln表示以e为底的对数操作，n表示抗干扰评估指标的个数，∑表示求和操作，m表示样本的个数，xij'表示归一化后第i个样本的第j个指标； 步骤1.4，计算归一化后每个抗干扰评估指标的权重： 其中，βj为归一化样本后第j项指标的权重，Ej为归一化样本后第j项指标的熵值，∑表示求和操作，n表示抗干扰评估指标的个数； 步骤2，生成训练集： 步骤2.1，选取m个样本组成样本集，其中m≥6000，采用逼近理想解排序算法，结合熵权法得到的权重，计算每个样本的抗干扰效果评估值； 步骤2.2，将所有归一化后的样本及其对应的抗干扰效果评估值组成训练集； 步骤3，构建卷积神经网络： 构建一个7层的卷积神经网络，其结构依次串联为：第一卷积层、第一池化层，第二卷积层、第二池化层，第三卷积层、第三池化层，全连接层； 将第一至第三卷积层的卷积核个数依次设置为4、8、16，卷积核的大小均设置为1×3；第一至第三池化层均采用最大池化方式，池化核的大小均设置为1×2，池化步长均设置为1×2； 步骤4，利用麻雀算法优化卷积神经网络的超参数： 步骤5，训练卷积神经网络： 将训练集和最优超参数输入到卷积神经网络中，利用反向传播梯度下降法，迭代更新卷积神经网络的各层参数，直到卷积神经网络的损失函数收敛为止，得到训练好的卷积神经网络； 步骤6，对抗干扰效果进行评估： 采用与步骤1.2相同的方法，对评估抗干扰效果每一个样本及评估值进行归一化处理；将归一化处理后的样本和评估值输入到优化好的卷积神经网络中，输出该样本的抗干扰评估结果。

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