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龍圖騰網獲悉浙江理工大學申請的專利一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120045833B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510100412.0，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法是由騰易龍;陳海波設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法，包括計算給定數據集X中的所有數據樣本的均值和方差，然后歸一化處理每個數據樣本，得到歸一化樣本Xi，i＝[1,2,...,N]，N為樣本總數；建立混合概率分布的概率密度函數其中pkXi,θk為混合概率分布中第k個分量分布的概率密度函數，wk為第k個概率分布在整體分布中占的權重，θk為第k個分量的概率密度函數的參數，k＝[1,2,...,K]，K為混合分布的分量總數；建立混合概率分布參數估計的目標函數和下界函數；采用深度學習方法迭代優化下界函數，求解參數θ。本發明具有能夠處理大數據量，且處理速度快、估計準確度高的特點。

本發明授權一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的混合概率分布參數估計方法，其特征在于：包括以下步驟： 1、數據預處理： 給定一組通信系統中的信號數據集X，計算數據集中的所有信號的均值和方差，然后歸一化處理每個數據樣本，得到歸一化樣本X i，i=[1,2,...,N]，N為樣本總數； 2、信號的概率密度函數建立： 混合概率分布的概率密度函數；其中為混合概率分布中第k個分量概率分布的概率密度函數，w k 為第k個概率分布在整體分布中占的權重，為第k個分量的概率密度函數的參數，k=[1,2,...,K]，K為混合分布的分量總數；θ=θ1,θ2,...,θK為所有分量的概率密度函數參數構成的總參數向量； 3、混合概率分布參數估計的目標函數建立： 建立混合概率分布參數估計的目標函數和下界函數； 4、采用深度學習方法迭代優化下界函數，求解參數θ： 4.1）將參數θ在均值為0，方差為1的標準正態分布中進行采樣，作為參數的初始值； 4.2）初始化w k =1K，初始化誤差計數en為0，步數step=1； 4.3）定義隱變量Z為N行K列的二維矩陣，計算Z值； 4.4）根據Z值計算wk，根據Z值和wk計算Q函數，根據Q函數計算得到θ’； 4.5）令誤差e=|θ-θ’|，若誤差e小于0.001，則令en=en+1，否則令en=0; 4.6）令θ=θ’，若en誤差終止條件，則輸出參數θ；否則，執行步驟4.7）； 4.7）令step=step+1，若step最大步數，則輸出參數θ；否則執行步驟4.3）。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區下沙高教園區2號大街928號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。