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龙图腾网获悉齐鲁工业大学;山东正晨科技股份有限公司申请的专利一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建算法及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：CN115841139B 。

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：202211547207.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建算法及系统是由李军;王昱凯;高鹤;郑学汉;尚李杨;吴保航;付文文;孙昊天;王靖晗;杨天赐设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建算法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能通信领域，尤其是一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建方法，EALISTA算法以传统迭代收缩阈值算法为模型，对传统迭代收缩阈值算法进行展开，生成EALISTA神经网络，通过已知的传感矩阵，预先计算出分析矩阵，进而简化训练结构。网络采用类循环神经网络结构，每层重复输入传感信号，根据重建模型将激活函数用阈值函数替代，增加可解释性的同时优化恢复性能，使得恢复出的稀疏信号更精确。此方法经过多层神经网络，每层神经网络节点数都和要恢复出来的信号维度一致，能够以较小维度的权重矩阵来实现优异的恢复性能，而每层网络对应了模型中的每一次迭代，很好的结合了传统迭代收缩阈值算法的优秀恢复性能，体现出了模型驱动神经网络的优异性能。

本发明授权一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建算法及系统在权利要求书中公布了：1.一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建方法,其特征在于包括如下步骤， 步骤1：根据压缩感知原理，随机生成列归一化的高斯矩阵作为传感矩阵，并根据传感矩阵计算相对应的分析矩阵； 步骤2：基于步骤1生成的传感矩阵，随机生成符合要求的稀疏信号，将稀疏信号通过传感矩阵来生成传感信号； 步骤3：基于步骤2产生的稀疏信号作为标签，对应基于步骤2产生的传感信号作为训练数据，搭建数据集； 步骤4：基于步骤3所述的数据集搭建EALISTA神经网络，网络结构为类循环神经网络结构，每层网络重复输入步骤3产生的训练数据，而每一层网络都对应传统迭代收缩阈值算法的一次迭代，所以每层网络的输出结果都是对稀疏信号的重建，上层网络的输出作为迭代数据传入下层网络，在下层网络中上层网络的输出和每次的输入训练数据一起进行计算，每层网络的激活函数利用迭代收缩阈值算法的阈值函数替代； 步骤5：基于步骤4所述网络，将最后一层神经网络输出的恢复信号与标签的误差作为损失函数，利用反向传播方法训练网络权重； 步骤6：基于步骤5所述，损失函数采用恢复信号与标签的均方误差，优化器采用梯度下降优化器，基于反向传播进行训练； 步骤7：基于步骤5所述，采用新的损失函数，用于提升恢复信号支撑集的准确率，损失函数采用恢复信号与标签的自定义误差函数，优化器采用梯度下降优化器，基于反向传播进行训练，在使损失恢复精确度满足设定阈值的情况下提升支撑集准确率； 步骤8：基于上述步骤建立起网络模型和数据进行神经网络的训练，训练过程完成后进行系统部署，搭建基于训练好的神经网络的压缩感知重建系统。

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齐鲁工业大学;山东正晨科技股份有限公司，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。