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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法及其装置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：CN117034108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310912734.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法及其装置是由王永杰;刘西洋;肖颖慧;王黎明设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法及其装置，涉及时序数据处理技术领域，包括：获取待处理数据；使用训练好的低秩正则多分类网络对待处理数据进行处理，获取分类结果；其中，训练好的低秩正则多分类网络通过使用处理后的时序数据集对预设的低秩正则多分类网络训练获取，处理后的时序数据集通过按照置信区间对时序数据集依次进行降维处理、以及对降维处理后的时序数据集进行归一化处理获得。本发明可解决卫星信号预警异常计算量大、成本高、预警滞后等问题。

本发明授权基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩正则化的卫星信号异常多分类识别方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据； 使用训练好的低秩正则多分类网络对所述待处理数据进行处理，获取分类结果；其中，所述训练好的低秩正则多分类网络通过使用处理后的时序数据集对预设的低秩正则多分类网络训练获取，所述处理后的时序数据集通过按照置信区间对时序数据集依次进行降维处理、以及对降维处理后的时序数据集进行归一化处理获得； 所述预设的低秩正则多分类网络包括若干个多层感知机分类模块，所述多层感知机分类模块包括激活函数层、低秩神经网络层和全连接层；其中，所述激活函数层用于提取表征信息，所述低秩神经网络层用于约束所述激活函数层提取的表征信息； 训练过程中的损失函数包括低秩重构损失函数、范数约束损失函数和交叉熵损失函数，其表达式为：； 所述低秩重构损失函数的获取过程包括： 将每个所述多层感知机分类模块中的激活函数层提取、并重建，得到激活矩阵； 根据激活矩阵，获取低秩重构损失函数，其表达式为： ； 其中，为多层感知机网络维度，为激活函数，为第层激活函数，表示2-范数； 所述范数约束损失函数的获取过程包括： 将每个所述多层感知机分类模块中的低秩神经网络层提取、并重建，得到输出特征矩阵； 根据所述激活矩阵和所述输出特征矩阵，获取范数约束损失函数，其表达式为： ； 其中，为多层感知机网络维度，为整个多层感知机网络中的激活函数矩阵。

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