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龙图腾网获悉广州力赛计量检测有限公司申请的专利基于机器学习的无线电计量校准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：CN119738764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510262102.9，技术领域涉及：G01R35/00；该发明授权基于机器学习的无线电计量校准方法及系统是由方文潮;李自东设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无线电计量校准方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的无线电计量校准方法及系统，该方法包括：对无线电的信号源进行参数测量，得到原始测量数据集；基于所述原始测量数据集，提取频率精度特征、功率平坦度特征、相位噪声特征、谐波比值特征和环境变化特征，得到特征数据集；将所述特征数据集划分为训练数据子集、验证数据子集和测试数据子集，并基于所述训练数据子集构建包含双分支神经网络的第一神经网络模型；将所述验证数据子集输入所述第一神经网络模型进行模型参数优化，得到第二神经网络模型，进而提高了校准参数的计算精度和环境补偿的准确性。

本发明授权基于机器学习的无线电计量校准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的无线电计量校准方法，其特征在于，所述方法包括： 对无线电的信号源进行参数测量，得到原始测量数据集；具体包括：对无线电的信号源设置多个离散频点，并对每个离散频点进行重复频率测量，得到频率测量数据，并对信号源的输出功率进行扫描，对每个功率点进行重复测量，得到功率测量数据；基于相位噪声分析仪对信号源在预设频偏点进行重复测量，得到相位噪声测量数据，并对信号源进行谐波测量，得到谐波测量数据；对环境温度、湿度、大气压参数进行记录，得到环境参数数据；基于统一的时间戳格式对所述频率测量数据、所述功率测量数据、所述相位噪声测量数据、所述谐波测量数据和所述环境参数数据进行时间同步，得到原始测量数据集； 基于所述原始测量数据集，提取频率精度特征、功率平坦度特征、相位噪声特征、谐波比值特征和环境变化特征，得到特征数据集； 将所述特征数据集划分为训练数据子集、验证数据子集和测试数据子集，并基于所述训练数据子集构建包含双分支神经网络的第一神经网络模型；具体包括：将所述特征数据集按照7:2:1的比例划分为训练数据子集、验证数据子集和测试数据子集，对所述训练数据子集进行随机打乱处理，得到预处理后的训练数据；构建第一分支的八层全连接网络结构，其中第1-3层的神经元数量分别为1024、512、256，第4-5层采用自注意力机制，权重矩阵维度为256×256，第6-8层的神经元数量分别为256、128、64，得到参数校准网络；构建第二分支的三层LSTM网络结构，每层包含128个隐藏单元，输入为环境特征数据，输出为环境补偿系数，得到环境补偿网络；在所述参数校准网络的第1-3层采用ReLU激活函数，在第4-5层的自注意力层之间设置残差连接，在最后一层采用线性激活函数，得到校准参数输出；在所述环境补偿网络的三层LSTM单元之间设置dropout层，通过时序注意力机制对不同时刻的环境特征进行加权，得到环境补偿输出；基于加权求和运算将所述校准参数输出与所述环境补偿输出进行融合，权重系数通过反向传播自适应更新，得到第一神经网络模型； 将所述验证数据子集输入所述第一神经网络模型进行模型参数优化，得到第二神经网络模型。

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