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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法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：CN116226714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310201375.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法是由李玉祥;廖慧萍;陈星豪;李君;张涛;杨雨晴设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法，获取两个使用凌星法探测系外行星的望远镜的光变信号，分别作为预训练模型使用数据集1和目标模型使用数据集2；对获取到的数据进行预处理；分别将两个数据集数据分为训练集和测试集；用数据集1构建卷积神经网络模型进行训练，建立最优的时间序列数据分类模型进行时间序列分类；保存预训练模型；使用数据集2调整模型，得到适用于数据集2的模型。本发明避免了小样本的情况下模型无法学习的局限，加速数据智能的系外行星探测。

本发明授权一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的系外行星光变信号分类方法，其特征在于： 将待分类的系外行星光变信号输入至预先训练的光变信号分类模型，输出信号分类结果； 其中，所述光变信号分类模型采用一维卷积神经网络，包括交替的卷积层和池化层、全连接和Softmax层，训练方法包括： S1：选择两个使用凌星法观测系外行星的望远镜，通过已证认系外行星星表分别获取来自不同望远镜的光变信号，选取其中数据量较大的望远镜数据作为大样本数据集1、数据量较少的望远镜数据作为小样本数据集2； S2：在两个数据集中分别拼接同一目标多个观测季度的样本，对两个数据集的拼接后的光变信号进行缺失值处理、离群点处理、移动平滑处理和归一化； S3：重采样每条光变信号样本到固定长度； S4：将数据集1和数据集2均划分为训练集和验证集； S5：使用数据集1对构建的一维卷积神经网络进行训练，保存最优的光变信号分类模型作为源域预训练模型； S6：使用数据集2继续对所述预训练模型进行训练，迁移源域模型至目标域，调整得到针对小样本数据集2的最优的光变信号分类模型。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；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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