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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方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：CN119310326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411211684.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方法及系统是由李裴森;李好;潘孟春;王嘉园;胡佳飞;杜青法;胡悦国设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方法及系统，本发明方法包括分别采集磁传感器阵列在不同的导线电流、导线偏心、串扰电流干扰、杂散磁场干扰和外界温湿度变化下的磁场检测值样本向量；将导线电流作为标签数据构建训练数据集；按照预设比例划分训练集和测试集；构建机器学习模型，使用训练集和测试集结合预设的损失函数和优化算法来训练机器学习模型；将磁传感器阵列在被测导线上检测得到的磁场检测值样本向量输入训练好的机器学习模型得到被测导线的导线电流。本发明旨在针对电流传感器容易遭受外界电流磁场干扰导致电流测量精度下降的问题，提供一种利用人工神经网络有效抵抗外界磁场干扰的电流测量技术方案。

本发明授权基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的磁传感器阵列抗干扰电流测量方法，其特征在于，包括： S101，分别采集磁传感器阵列在不同的导线电流、导线偏心、串扰电流干扰、杂散磁场干扰和外界温湿度变化下的磁场检测值样本向量； S102，将导线电流作为磁场检测值样本向量的标签数据构建训练数据集； S103，将训练数据集进行标准化并按照预设比例划分训练集和测试集； S104，构建用于磁传感器阵列抗干扰电流测量的机器学习模型，使用所述训练集和测试集，结合预设的损失函数和优化算法来训练所述机器学习模型使其建立磁场检测值样本向量、导线电流之间的映射关系； S105，将磁传感器阵列在被测导线上检测得到的磁场检测值样本向量输入训练好的机器学习模型以得到被测导线的导线电流； 步骤S101中分别采集磁传感器阵列在不同的导线电流、导线偏心、串扰电流干扰、杂散磁场干扰和外界温湿度变化下的磁场检测值样本向量时，针对不同的导线电流的选择包括：将导线电流的取值范围被均匀地分成若干个区间，每一个区间的宽度为，其中为磁传感器阵列的分辨力，不同的导线电流为以的步长均匀分布在导线电流的取值范围之间，且不同的导线电流的数量为： ， 上式中，为导线电流的数量，为的向下取整，n为正整数。

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