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龙图腾网获悉成都天奥测控技术有限公司申请的专利一种基于物理表达式的自适应学习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：CN116523070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310407580.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于物理表达式的自适应学习方法及系统是由马雅男;唐小峰;侯园园设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理表达式的自适应学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理表达式的自适应学习方法及系统，其方法包括：获取当前时刻的采样数据并将其输入物理表达式模块中，以得到当前时刻的采样输出数据；将当前时刻的期望输出数据和当前时刻的采样输出数据输入均方根误差模块中；均方根误差模块基于输入的数据计算当前时刻对应的均方根误差进行判断；自适应学习算法模块根据输入的均方根误差，计算得到下一时刻的权重值。本发明方法简单，可实现性高；通过引入权值将自适应算法与物理表达式紧密结合在一起，通过循环调整权值，使得物理表达式更贴近工程需求，因此算法模型更加全面有效。

本发明授权一种基于物理表达式的自适应学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理表达式的自适应学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取当前时刻航空综合电子信息装备的UV模块的输入和输出的采样数据并将其输入物理表达式模块中，以得到当前时刻的采样输出数据；物理表达式的输入包括调制方式、温度、中频带宽、要求解调器输出的信噪比、系统级联的噪声系数；物理表达式的输出包括接收机的灵敏度指标； 步骤2：将当前时刻的期望输出数据和当前时刻的采样输出数据输入均方根误差模块中； 步骤3：均方根误差模块基于输入的数据计算当前时刻对应的均方根误差，根据该均方根误差是否满足要求，以确定是否将物理表达式模块当前的采样输出数据作为物理表达式模块的最终数据输出，或者是，将均方根误差输入自适应学习算法模块； 步骤4：自适应学习算法模块根据输入的均方根误差，计算当前时刻的权重值，并根据当前时刻的权重值，计算得到下一时刻的权重值，并用下一时刻的权重值替换物理表达式模块中的权重值； 步骤5：将下一时刻的采样数据作为当前时刻的采样数据，重复执行步骤1至步骤5，直至均方根误差模块输出的均方根误差满足要求为止； 所述步骤3包括： 步骤31：当均方根误差满足要求时，当前时刻的采样输出数据zk作为物理表达式模块的输出；当均方根误差不满足要求时，则将均方根误差ek送入自适应学习算法模块； 步骤32：自适应学习算法模块将均方误差作为代价函数，对λ1,λ2,…,λm求偏导，再令偏导等于零即可得到MSE极值； 步骤33：根据步骤33，得到下一时刻的权重值； 所述步骤32具体为： 自适应学习算法模块将均方误差作为代价函数： 将上式对λ1,λ2,…,λm求偏导，再令偏导等于零即可得到MSE极值； 对上式求偏导，可得： 其中，可根据fλ1×aj,λ2×bj,…,λm×qj表达式进行计算；λik为当前时刻第i个权重值，i的取值范围为1至m； 所述步骤33具体为： 其中，η为学习效率是固定参数，λik+1为下一时刻，即k+1时刻的第i个权重值。

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