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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法、系统、终端及存储介质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：CN120050004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510527724.X，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法、系统、终端及存储介质是由李贤;孙凯旋;毕宿志;林晓辉设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于信息通信技术领域，公开了一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法、系统、终端及存储介质，包括：获取待分类处理的图像数据集；基于分类网络的特征提取器从所述图像数据集中提取语义特征；对提取的语义特征进行传输或重传，并基于所述分类网络的LSTM分类器对传输或重传后带有噪声的语义特征进行处理并分类；输出所述图像数据集对应的图像分类结果。本发明使用LSTM分类器替代传统的多解码器结构和统一单解码器结构，简化解码器结构的同时可以有效地捕捉并保留传输过程中不同时间步的语义特征，确保语义内容的完整传输，提高了模型的泛化能力。

本发明授权一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆网络的语义通信重传方法，其特征在于，包括： 获取待分类处理的图像数据集； 基于分类网络的特征提取器从所述图像数据集中提取语义特征； 对提取的语义特征进行传输或重传，并基于所述分类网络的LSTM分类器对传输或重传后带有噪声的语义特征进行处理并分类； 输出所述图像数据集对应的图像分类结果； 所述基于所述分类网络的LSTM分类器对传输或重传后带有噪声的语义特征进行处理并分类，包括： 对所述带有噪声的语义特征对应的信号进行缩放处理； 对缩放处理后的信号进行解调和DAC数模转换，得到估计的语义特征；所述DAC数模转换的具体过程为：将解调的信号还原到模拟信号，其中包括除以量化精度和去归一化的操作； 将所述估计的语义特征输入到超参数为的基于LSTM分类器中，得到图像分类结果； 所述基于所述分类网络的LSTM分类器对传输或重传后带有噪声的语义特征进行处理并分类，还包括： 对重传后的语义特征进行解调和DAC数模转换，得到重传后带噪的语义特征； 将所述重传后带噪的语义特征输入到基于LSTM分类器中，并与重传之前的特征共同解码，得到具有重传的图像分类结果。

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