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龙图腾网获悉天津市国瑞数码安全系统股份有限公司申请的专利基于神经网络的控制模式识别方法和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：CN116610961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211008574.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于神经网络的控制模式识别方法和系统是由范传庆设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的控制模式识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的控制模式识别方法和系统，通过使用带有多层隐藏层的第一神经网络，以及带有卷积层、能够映射到四元结构的第二神经网络，分别提取到各自的非线性特征，计算两个非线性特征的相似度概率，利用该相似度概率来辅助四元结构的度量匹配识别，克服现有技术当样本量较小时会导致神经网络识别精度低的问题。

本发明授权基于神经网络的控制模式识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的控制模式识别方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户终端发送的访问数据，提取所述访问数据中的特征信号，将该特征信号输入到第一神经网络中； 所述第一神经网络中设置有多层隐藏层，该神经网络的输入层的每个向量项分别送入当前一层隐藏层的每个向量项，所述当前一层隐藏层的向量项计算后，将计算结果分别送入下一层隐藏层的每个向量项，重复上述过程直至多层隐藏层都完成计算，将最后的计算结果送入该第一神经网络的输出层的每个向量项进行相加，该第一神经网络的输出层输出所述特征信号的第一非线性特征； 再将该特征信号输入到第二神经网络中，所述第二神经网络的隐含层包括了卷积层，使用该卷积层提取所述特征信号的特征，将该特征映射到四元结构，即将该特征分解为一个实部和三个虚部，完成初步矩变量化，所述一个实部对应特征向量值，所述三个虚部对应三个通道值，得到四元变量特征组； 将所述四元变量特征组与服务器下发的度量样本集合匹配，所述匹配是将每个四元特征向量与所述度量样本集合中的向量进行共轭运算，判断运算结果是否高于阈值，如果是则认定所述特征信号为动作信号，反之则认为所述特征信号无对应动作； 将匹配后的四元变量特征组送入所述第二神经网络的池化层进行池化处理，最后由所述第二神经网络的输出层输出所述匹配后的四元变量特征组的第二非线性特征； 计算所述第一非线性特征与第二非线性特征的相似度概率，如果该相似度概率高于预设的第二阈值，则确定所述特征信号为动作信号，执行控制动作，反之则确定所述特征信号无对应动作，忽略所述访问数据。

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天津市国瑞数码安全系统股份有限公司，其通讯地址为：300384 天津市西青区华苑产业区海泰绿色产业基地K1-1-601；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”。

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