华东交通大学王晓明获国家专利权
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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于改进SSA-BP算法的柔性传感器信号解耦方法及系统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:CN119179885B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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:202411676017.9,技术领域涉及:G06F18/213;该发明授权一种基于改进SSA-BP算法的柔性传感器信号解耦方法及系统是由王晓明;郭之龙;刘林芽;夏凯权;董文涛;姚道金;耿明设计研发完成,并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进SSA-BP算法的柔性传感器信号解耦方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于改进SSA‑BP算法的柔性传感器信号解耦方法及系统,方法包括:获取传感器的电信号数据,构建信号的初始序列,使用改进的麻雀搜索算法得出准确的权重和阈值,使计算得到的权重和阈值通过改进的BP神经网络算法构建网络模型,并训练BP神经网络模型,应用训练好的网络模型对信号进行解耦。减少噪声信号的干扰,提高了传感器的信号检测精度和准确性,增强了实用性,有利于应用于检测各种所需要的信号。
本发明授权一种基于改进SSA-BP算法的柔性传感器信号解耦方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于改进SSA-BP算法的柔性传感器信号解耦方法,其特征在于,包括:采用改进的SSA算法确定预先构建的网络模型的权重和阈值,其中,所述采用改进的SSA算法确定预先构建的网络模型的权重和阈值包括:在每次迭代的过程中,更新发现者的位置,表达式为: ,式中,为全局搜索中的下一个发现者的位置,为当前发现者的位置,为当前迭代数,为随机数,为最大的迭代次数,为属于[0.5,1]的安全值,为属于[0,1]的预警值,为1×d的矩阵,为服从正态分布的随机数,为信号的维度,为同一纬度的信号量;进行正态折叠映射混合搜索,并结合SSA算法的全局搜索和局部搜索的解得出新解,所述正态折叠映射混合搜索中包含正态折叠映射局部搜索,表达式为: ,式中,为正态折叠映射局部搜索得到的当前发现者位置,为服从正态分布的随机量,为局部最差的解,为正态折叠映射局部搜索的前一个发现者位置,为局部最优解的权重,为局部最优解,为种群随机体一的权重函数,为种群中的随机体一,为种群随机体二的权重函数,为种群中的随机体二; ,式中,为权重函数,为动态因子一,为动态因子二,为常量一,为常量二,为常量三,为当前迭代数;所述正态折叠映射混合搜索中包含正态折叠映射局部领域搜索,表达式为: ,式中,为调整因子,为信号数量,为全局搜索中的下一个发现者的位置,为正态折叠映射局部搜索得到的当前发现者位置,为正态折叠映射局部搜索得到的下一个发现者位置,为当前个体的局部最优解,为搜索精度差因子;结合正态折叠映射局部搜索得到的新解,采用加权平均的方式进行更新麻雀发现者的位置,表达式为: , ,式中,为正态折叠映射混合搜索中的下一个发现者的位置,为当前个体向最优个体移动的趋势的权重向量一,为全局搜索中的下一个发现者的位置,为搜索权重,为正态折叠映射局部搜索得到的下一个发现者位置,为当前个体向最优个体移动的趋势的权重向量一,为当前个体跟随最优个体的程度的常量,为迭代数,为最大的迭代次数,为符合正态分布的随机数,为搜索范围下限;在寻找食物过程中,加入者会时刻监视发现者的状态,一旦它们发现到发现者已经找到了更好的食物,加入者会飞去争夺发现者的食物,若加入者赢了,加入者获得发现者的食物,否则就继续更新位置,加入者的位置更新表达式为: ,式中,为下一个加入者的位置,为全局最差的加入者位置,为当前加入者的位置,为下一个发现者占据的最优位置,为一个1×d的矩阵,为A矩阵的转置,为一个1×d的行向量,d为正整数;假设能意识到危险的麻雀占种群总量的十分之一,这部分麻雀被称为警戒者,警戒者的初始位置是随机产生的,更新警戒者位置的表达式为: ,式中,为下一个警戒者的位置,为当前警戒者的位置,为全局最优解的位置,为步长控制参数,为第i个麻雀的适应度值,为全局最优的适应度值,为随机数,为全局最差解的位置,为全局最差的适应度值,为常数;将麻雀的位置设成神经网络的权重和阈值,而将适应度的函数定义为神经网络的误差函数,表达式为: ,式中,为各个麻雀的位置集合,为隐含层的权重和隐含层阈值的集合,为隐含层的权重,为隐含层的阈值,为适应度函数,为适应度系数,为真实输出值,为网络的输出值,为样本的大小;根据所述权重和所述阈值,采用改进的BP神经网络算法对所述网络模型进行训练,得到最终的信号解耦模型;获取柔性传感器的电信号数据,并根据所述电信号数据构建初始信号序列;将所述初始信号序列输入至所述信号解耦模型中,所述信号解耦模型输出解耦结果。
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