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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备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：CN119864054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510346352.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备是由王楠;洪华杰;邢堃盛;王伟;黄杰;何科延;吴家宽设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备，方法包括：S000，在预设可行域内搜索特征超参数、卷积神经网络超参数、跨层连接结构；S100，优化超参数和跨层连接结构，包括：S110，算法初始化；S120，将跨层连接结构编码并与超参数一起发送至网络模型；S130，计算优化结果的适应度；S140，采用神经进化算法获取优化结果；S150，判断，若满足迭代条件则执行S120，否则更新优化结果，S200，根据优化结果构建并训练网络模型，包括：S210，获取训练集和测试集；S220，进行特征提取；S230，采用卷积神经网络加工处理；S240，将分类结果分数输出至S130。

本发明授权基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经进化的环境声音分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S000，在预设可行域内搜索特征超参数、卷积神经网络超参数、跨层连接结构；S100，优化所述特征超参数、所述卷积神经网络超参数、所述跨层连接结构；S200，根据优化结果构建网络模型，并通过训练所述网络模型来评估所述优化结果的适应度；所述步骤S100包括以下步骤：S110，算法初始化；S120，将所述跨层连接结构编码并与所述特征超参数、所述卷积神经网络超参数一起发送至所述网络模型；S130，计算所述优化结果的适应度；S140，采用神经进化算法获取所述优化结果；S150，判断是否满足迭代条件，若满足则执行步骤S120，否则更新所述优化结果，所述步骤200包括以下步骤：S210，获取训练集和测试集；S220，根据所述步骤S120的所述特征超参数对原始环境声音信号进行特征提取；S230，根据所述步骤S120的所述卷积神经网络超参数、所述跨层连接结构，采用卷积神经网络对提取后的特征图加工处理；S240，利用输出层将分类结果分数输出至所述步骤S130，所述卷积神经网络包括多个卷积网络模块和多个多层感知机，所述卷积网络模块顺次包括卷积层、最大池化层、批度归一化层和ReLU激活函数，所述多层感知机包括全连接层和所述ReLU激活函数，所述输出层包括所述全连接层和Sigmoid激活函数，将所述跨层连接结构编码包括将所述卷积网络模块之间的连接编码成基因序列，以使所述神经进化算法自主决策各所述卷积网络模块之间是否建立跨层连接。

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