北京航空航天大學馬辛獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態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：CN120298715B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510782903.8，技術領域涉及：G06V10/46；該發明授權一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態估計方法是由馬辛;解天昊;顧子玙設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態估計方法，屬于脈沖星導航技術領域，包括：通過重構高維空間樣本距離模型等方式對脈沖星輪廓瀑布圖進行隨機鄰域嵌入StochasticNeighborEmbedding,SNE適應性降維以達到星載工業計算機運算要求。在交叉熵損失函數中引入差異平衡項，通過增強正負樣本輸出層凈活性值的區分度，有效提升模型的分類回歸性能。依據真實神經元中存在的混沌現象，設計并新增了基于混沌增強的損失項。經過模型篩選后得到最合適的X射線脈沖星頻率。本發明具有適用于導航脈沖星源、估計精度高、估計穩定性強等優點，能夠改善X射線脈沖星導航性能。
本發明授權一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于混沌學習的X射線脈沖星頻率動態估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、通過重構高維空間樣本距離模型的方式對脈沖星輪廓高維瀑布圖進行SNE適應性降維；SNE表示隨機鄰域嵌入；“利用探測器觀測脈沖星光子，進行數據采集，并按照總觀測時間進行等時分割，形成脈沖星輪廓高維瀑布圖； 步驟2、優化交叉熵損失函數，引入控制輸出層正負樣本凈活性值區分度的差異平衡項，改善MLP模型的回歸預測效果；MLP表示多層感知機； 步驟3、設計并加入基于真實神經元動力學模型的混沌損失函數，提升MLP模型的全局搜索能力，加快MLP模型的訓練速度； 步驟4、在所有候選周期內執行步驟1-步驟3，通過MLP模型選取出最優的SNE適應性降維圖像，以SNE適應性降維圖像對應的周期為基礎，得到對應的高維瀑布圖，進一步反推得到與該高維瀑布圖對應的脈沖星折疊輪廓，最終獲得對應的最優X射線脈沖星頻率估計。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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