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龙图腾网获悉华中科技大学;上海精测半导体技术有限公司申请的专利皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法及识别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：CN116519807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310364275.2，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法及识别方法是由刘世元;闵菁;马骏;汤自荣;王中昱;陈修国;李仲禹设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法及识别方法，属于皮秒超声测量领域，包括：获取测量自不同种类的微纳米薄膜的多组一维时序皮秒超声测量信号，并标注出各特征信号所在的时域区间和类型，得到多个样本；搭建包含至少一个1D卷积神经网络层和至少一个循环神经网络层的混合神经网络模型，用于预测目标一维时序皮秒超声测量信号中各类特征信号及非特征信号的时域分布概率曲线；将所有的样本划分为训练集、验证集和测试集，对混合神经网络模型进行训练、验证和测试后，得到皮秒超声测量信号特征的识别模型。本发明能同时抓取皮秒超声测量信号的空间特点和时间特点，从而提高皮秒超声测量信号特征识别的准确性。

本发明授权皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种皮秒超声测量信号特征的识别模型建立方法，其特征在于，包括： 分别以不同种类的微纳米薄膜为样品，获得各样品的至少一组一维时序皮秒超声测量信号，并标注出每一组一维时序皮秒超声测量信号中的每一个特征信号所在的时域区间和对应的类型；各样品的膜层数量均为N，N为正整数；特征信号包括：零点信号以及样品各膜层返回的回声信号； 搭建包含至少一个1D卷积神经网络层和至少一个循环神经网络层的混合神经网络模型，用于预测目标一维时序皮秒超声测量信号中各类特征信号及非特征信号的时域分布概率曲线；所述目标一维时序皮秒超声测量信号由具有N个膜层的微纳米薄膜在皮秒超声测量中产生；所述1D卷积神经网络层中的卷积核均大于或等于9×1； 将每一组一维时序皮秒超声测量信号及其对应的标注结果作为一个样本，并进行标准化处理后，将所有的样本划分为训练集、验证集和测试集，并利用所述训练集、所述验证集和所述测试集分别对混合神经网络模型进行训练、验证和测试后，得到皮秒超声测量信号特征的识别模型。

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