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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115080914B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210705747.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/16；該發(fā)明授權(quán)基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法及系統(tǒng)是由張雷;程洋洋;姜明順;張法業(yè);隋青美;賈磊;王曉龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于載荷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。對(duì)Green核函數(shù)傳遞矩陣進(jìn)行TSVD分解，將分解后的奇異值，劃分為較大的奇異值和較小的奇異值，其中，較大的奇異值為大于設(shè)定值的奇異值，較小的奇異值為小于或等于設(shè)定值的奇異值；采用Gaussian高通濾波函數(shù)作為T(mén)ikhonov正則化的正則化矩陣，對(duì)較小的奇異值進(jìn)行修正，得到TSVD?Tikhonov?Gaussian混合正則化結(jié)果；采用LSQR算法進(jìn)行TSVD?Tikhonov?Gaussian混合正則化結(jié)果的求解，實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型載荷的更精準(zhǔn)識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于混合迭代正則化的載荷識(shí)別方法，其特征在于： 包括以下過(guò)程： 獲取待載荷識(shí)別物體的參量數(shù)據(jù)； 根據(jù)獲取的參量數(shù)據(jù)，建立Green核函數(shù)傳遞矩陣； 對(duì)Green核函數(shù)傳遞矩陣進(jìn)行TSVD分解，將分解后的奇異值，劃分為較大的奇異值和較小的奇異值，其中，較大的奇異值為大于設(shè)定值的奇異值，較小的奇異值為小于或等于設(shè)定值的奇異值； 采用Gaussian高通濾波函數(shù)作為T(mén)ikhonov正則化的正則化矩陣，對(duì)較小的奇異值進(jìn)行修正，得到TSVD-Tikhonov-Gaussian混合正則化結(jié)果； 采用LSQR算法進(jìn)行TSVD-Tikhonov-Gaussian混合正則化結(jié)果的求解，得到載荷識(shí)別結(jié)果； 采用Gaussian高通濾波函數(shù)作為T(mén)ikhonov正則化的正則化矩陣，得到改進(jìn)的Tikhonov-Gaussian濾波函數(shù)： 其中，λ為正則化參數(shù)，σi為Green核函數(shù)傳遞矩陣分解的奇異值； 對(duì)較小的奇異值進(jìn)行修正，包括： 記混合濾波因子為： 其中，表示對(duì)角矩陣， 結(jié)合截?cái)鄥?shù)，若，則： 。

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