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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于双分支结构的多维信号特征映射方法及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：CN121188724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511734698.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于双分支结构的多维信号特征映射方法及装置是由张永峰;刘志豪;丁冬睿;陈月辉;苏凯;李佩庚;李彦辉;赵晖;张珂嘉;张笑宇设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支结构的多维信号特征映射方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支结构的多维信号特征映射方法及装置，属于人工智能与多维信号处理技术领域。方法包括以下步骤：对多维输入信号进行预处理，所述预处理包括归一化、特征对齐和数值域适配；通过局部模式提取分支提取输入信号的局部模式特征，输出局部特征向量；通过基函数特征增强分支对输入信号进行非线性特征增强，输出高非线性特征向量；对局部特征向量和高非线性特征向量进行自适应融合，生成融合特征向量；对融合特征向量进行非线性映射，输出预测或分类结果。本发明通过双分支互补结构与自适应融合机制，在保证计算效率的同时提升了多源信号建模与预测的精度，克服了现有技术中特征提取不充分与非线性表达能力不足的问题。

本发明授权基于双分支结构的多维信号特征映射方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支结构的多维信号特征映射方法，应用于语音信号识别任务或文本分类任务，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对多维输入信号进行预处理，所述预处理包括归一化、特征对齐和数值域适配； 步骤S2，通过局部模式提取分支提取输入信号的局部模式特征，输出局部特征向量，所述局部模式提取分支采用多层局部邻域算子结构，至少包括卷积层、归一化层和非线性激活层中的一层； 步骤S3，通过基函数特征增强分支对输入信号进行非线性特征增强，输出高非线性特征向量，所述基函数特征增强分支包括通道压缩映射层、KAN映射层和通道扩展映射层，其中KAN映射层采用基于Kolmogorov-Arnold表示定理的函数逼近器，使用基函数对输入信号进行非线性映射； 步骤S4，对局部特征向量和高非线性特征向量进行自适应融合，生成融合特征向量，所述自适应融合通过通道注意力门控机制实现，分别为两路特征向量生成通道权重向量，然后进行逐通道加权求和； 步骤S5，对融合特征向量进行非线性映射，输出预测或分类结果，所述非线性映射采用基于基函数展开的KAN全连接结构，包括B样条基函数和径向基函数的组合展开，并与基础线性映射通过残差连接相结合。

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