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          齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)李金紅獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法及系統(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:CN120493578B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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:202510975984.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/20;該發(fā)明授權(quán)基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法及系統(tǒng)是由李金紅;楊柳;李騰;朱奧宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提出了基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法及系統(tǒng),屬于太赫茲反演領(lǐng)域。方法包括:利用太赫茲時(shí)域光譜儀器采集時(shí)域信號(hào)并通過(guò)傅里葉變換得到頻域信號(hào),并進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建太赫茲波在待測(cè)樣品中的透射傳播模型,基于模型獲取模型太赫茲頻域信號(hào);基于實(shí)測(cè)太赫茲頻域信號(hào)和模型太赫茲頻域信號(hào)建立復(fù)合目標(biāo)函數(shù);對(duì)復(fù)合目標(biāo)函數(shù)采用基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)反演,得到最優(yōu)個(gè)體;本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合頻域整體誤差、峰值頻率誤差和峰值振幅誤差的復(fù)合目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)太赫茲信號(hào)關(guān)鍵特征的精準(zhǔn)匹配。通過(guò)引入模糊推理機(jī)制,有效避免算法早熟收斂或陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提高了收斂速度,使得反演過(guò)程更加高效穩(wěn)定。

          本發(fā)明授權(quán)基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法的太赫茲反演方法,其特征在于,包括: 利用太赫茲時(shí)域光譜儀器采集待測(cè)樣品的實(shí)測(cè)太赫茲時(shí)域信號(hào),對(duì)所述時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換得到頻域信號(hào),并進(jìn)行預(yù)處理; 構(gòu)建太赫茲波在待測(cè)樣品中的透射傳播模型,基于所述模型獲取模型太赫茲頻域信號(hào); 基于實(shí)測(cè)太赫茲頻域信號(hào)和模型太赫茲頻域信號(hào)建立融合頻域整體誤差、峰值頻率誤差和峰值振幅誤差的復(fù)合目標(biāo)函數(shù),所述復(fù)合目標(biāo)函數(shù)通過(guò)歸一化加權(quán)因子調(diào)節(jié)誤差項(xiàng)的權(quán)重; 對(duì)所述復(fù)合目標(biāo)函數(shù)采用基于模糊推理和教學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)反演,得到最優(yōu)個(gè)體;其中,基于復(fù)合目標(biāo)函數(shù)初始化種群;通過(guò)引入模糊邏輯動(dòng)態(tài)調(diào)整種群個(gè)體的教學(xué)因子和學(xué)習(xí)步長(zhǎng),包括: 選取種群適應(yīng)度方差和最優(yōu)適應(yīng)度變化率作為輸入變量,教學(xué)因子和學(xué)習(xí)步長(zhǎng)作為輸出變量; 采用隸屬度函數(shù)提取輸入變量和輸出變量的模糊特征; 通過(guò)模糊推理和去模糊化得到更新后的教學(xué)因子和學(xué)習(xí)步長(zhǎng),包括:根據(jù)種群適應(yīng)度方差和當(dāng)前最優(yōu)適應(yīng)度變化率構(gòu)建模糊規(guī)則庫(kù),基于所述模糊規(guī)則庫(kù)制定推理規(guī)則;采用質(zhì)心法對(duì)輸出結(jié)果去模糊化,得到教學(xué)因子調(diào)整量、教學(xué)階段學(xué)習(xí)步長(zhǎng)調(diào)整量和學(xué)生階段學(xué)習(xí)步長(zhǎng)調(diào)整量;基于所述教學(xué)因子調(diào)整量、教學(xué)階段學(xué)習(xí)步長(zhǎng)調(diào)整量和學(xué)生階段學(xué)習(xí)步長(zhǎng)調(diào)整量更新教學(xué)因子和學(xué)習(xí)步長(zhǎng); 基于調(diào)整后的教學(xué)因子和學(xué)習(xí)步長(zhǎng)對(duì)種群進(jìn)行教師階段更新和學(xué)生階段更新,對(duì)更新后的種群進(jìn)行評(píng)估,計(jì)算每個(gè)個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值;迭代上述過(guò)程,當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿(mǎn)足終止條件時(shí)輸出最優(yōu)個(gè)體。

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