电子科技大学王宇丰获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种多任务增强的DAS系统及其处理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：CN116204813B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310143415.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种多任务增强的DAS系统及其处理方法是由王宇丰;吴慧娟;刘欣雨;饶云江;吴宇设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多任务增强的DAS系统及其处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多任务增强的DAS系统及其处理方法，属于分布式光纤传感及应用的技术领域。本发明先采集分布式光纤传感信号，并对其按时间段分割，得到时空矩阵信号；利用得到的时间矩阵信号构建两阶段多任务学习样本数据集，对样本数据集进行分类得到训练集、验证集和测试集；构建两阶段多任务学习网络模型，输入训练集训练模型、输入验证集至训练好的模型对模型进行验证，输入测试集至验证好的模型，完成对空矩阵信号的分类，实现多任务同步处理。本发明降低了冗余特征的提取；有效提高了DAS智能处理能力和处理效率。
本发明授权一种多任务增强的DAS系统及其处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于DAS系统的多任务处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用DAS系统采集分布式光纤传感信号，将采集到的信号按时间段分割，得到包含时间信息和空间信息的时空矩阵信号； 步骤2、根据步骤1得到的时空矩阵信号构建多任务学习样本数据集，且该数据集中的每个样本都包含有多个任务标签； 步骤3、基于预设规则对样本数据集进行分类，得到训练集、验证集和测试集； 步骤4、构建两阶段多任务学习网络模型，两阶段多任务学习网络模型包括第一阶段的共享网络和第二阶段任务网络；共享网络用于从输入的时空矩阵样本数据中提取共享特征给任务网络；任务网络由n个网络结构不同的特定任务网络或结构相同、但参数和权值不同的特定任务网络组成，每个特定任务网络用于从接收的共享特征中提取出各自任务关联特征，实现多个任务同步处理； 步骤5、将训练集输入到两阶段多任务学习网络模型中进行训练，将验证集输入到训练好的两阶段多任务学习网络模型，验证该模型的准确率； 步骤6、将测试集输入步骤5验证后的模型中，完成多任务处理。
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