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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學;山東正晨科技股份有限公司申請的專利一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建算法及系統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：CN115841139B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202211547207.1，技術領域涉及：G06N3/0495；該發明授權一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建算法及系統是由李軍;王昱凱;高鶴;鄭學漢;尚李楊;吳保航;付文文;孫昊天;王靖晗;楊天賜設計研發完成，并于2022-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建算法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及智能通信領域，尤其是一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建方法，EALISTA算法以傳統迭代收縮閾值算法為模型，對傳統迭代收縮閾值算法進行展開，生成EALISTA神經網絡，通過已知的傳感矩陣，預先計算出分析矩陣，進而簡化訓練結構。網絡采用類循環神經網絡結構，每層重復輸入傳感信號，根據重建模型將激活函數用閾值函數替代，增加可解釋性的同時優化恢復性能，使得恢復出的稀疏信號更精確。此方法經過多層神經網絡，每層神經網絡節點數都和要恢復出來的信號維度一致，能夠以較小維度的權重矩陣來實現優異的恢復性能，而每層網絡對應了模型中的每一次迭代，很好的結合了傳統迭代收縮閾值算法的優秀恢復性能，體現出了模型驅動神經網絡的優異性能。

本發明授權一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建算法及系統在權利要求書中公布了：1.一種ISTA模型驅動的EALISTA壓縮感知重建方法,其特征在于包括如下步驟， 步驟1：根據壓縮感知原理，隨機生成列歸一化的高斯矩陣作為傳感矩陣，并根據傳感矩陣計算相對應的分析矩陣； 步驟2：基于步驟1生成的傳感矩陣，隨機生成符合要求的稀疏信號，將稀疏信號通過傳感矩陣來生成傳感信號； 步驟3：基于步驟2產生的稀疏信號作為標簽，對應基于步驟2產生的傳感信號作為訓練數據，搭建數據集； 步驟4：基于步驟3所述的數據集搭建EALISTA神經網絡，網絡結構為類循環神經網絡結構，每層網絡重復輸入步驟3產生的訓練數據，而每一層網絡都對應傳統迭代收縮閾值算法的一次迭代，所以每層網絡的輸出結果都是對稀疏信號的重建，上層網絡的輸出作為迭代數據傳入下層網絡，在下層網絡中上層網絡的輸出和每次的輸入訓練數據一起進行計算，每層網絡的激活函數利用迭代收縮閾值算法的閾值函數替代； 步驟5：基于步驟4所述網絡，將最后一層神經網絡輸出的恢復信號與標簽的誤差作為損失函數，利用反向傳播方法訓練網絡權重； 步驟6：基于步驟5所述，損失函數采用恢復信號與標簽的均方誤差，優化器采用梯度下降優化器，基于反向傳播進行訓練； 步驟7：基于步驟5所述，采用新的損失函數，用于提升恢復信號支撐集的準確率，損失函數采用恢復信號與標簽的自定義誤差函數，優化器采用梯度下降優化器，基于反向傳播進行訓練，在使損失恢復精確度滿足設定閾值的情況下提升支撐集準確率； 步驟8：基于上述步驟建立起網絡模型和數據進行神經網絡的訓練，訓練過程完成后進行系統部署，搭建基于訓練好的神經網絡的壓縮感知重建系統。

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齊魯工業大學;山東正晨科技股份有限公司，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501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”。