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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法、系统、终端及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120103269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510579457.0，技术领域涉及：G01S5/22；该发明授权一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法、系统、终端及存储介质是由刘涵洁;刘国强;陈宇徽;王义平设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于光学工程技术领域，公开了一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法、系统、终端及存储介质，包括：获取光纤传感器阵元阵列中各个阵元之间的时间差；将所述时间差作为声源空间定位模型的输入，并将所述光纤传感器阵元阵列中的声源空间位置作为所述声源空间定位模型的输出，通过不同空间位置的声源信号样本对所述声源空间定位模型进行训练与验证；基于训练后的声源空间定位模型，利用时间差与空间位置之间的非线性关系预测及输出声源的空间定位信息。本发明提出一种人工智能算法与光纤振动传感器阵列融合的空间定位技术，通过构建时间差与空间位置之间准确的非线性关系，实现声源的高精度空间定位。

本发明授权一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能与光纤传感器融合的声源空间定位方法，其特征在于，包括： 获取光纤传感器阵元阵列中各个阵元之间的时间差； 将所述时间差作为声源空间定位模型的输入，并将所述光纤传感器阵元阵列中的声源空间位置作为所述声源空间定位模型的输出，通过不同空间位置的声源信号样本对所述声源空间定位模型进行训练与验证； 基于训练后的声源空间定位模型，利用时间差与空间位置之间的非线性关系预测及输出声源的空间定位信息； 所述声源空间定位模型包括：深度信念网络以及用于集成的反向传播神经网络； 其中，所述深度信念网络由多个多层受限玻尔兹曼机堆叠而成； 所述深度信念网络包括：输入层、隐藏层以及输出层构成；所述隐藏层用于学习时间差、信号幅值以及空间位置之间的特征信息；所述输入层与所述输出层对应的神经元个数分别与特征量时间差、幅值以及空间位置的个数对应； 所述通过不同空间位置的声源信号样本对所述声源空间定位模型进行训练与验证，包括： 基于不同空间位置的声源信号样本，利用多个具有不同激活函数的深度信念网络在反向传播神经网络中进行集成学习，确定所述反向传播神经网络的隐含层数和对应神经元个数；其中，所述反向传播神经网络的输入为不同激活函数下深度信念网络输出的空间定位值，输出为理想状态下的空间定位标定值； 将标定声源位置的预处理数据作为所述声源空间定位模型的输出，并将采集的不同位置对应的声学数据振动数据作为所述声源空间定位模型的输入，对集成学习后的声源空间定位模型进行验证； 所述利用多个具有不同激活函数的深度信念网络在反向传播神经网络中进行集成学习，包括： 基于逐层无监督预训练方法和全局有监督微调方法对多个具有不同激活函数的深度信念网络进行训练，并根据每个深度信念网络对验证集的准确率，以加权的方式赋予每个深度信念网络不同的权重，以优化最终的准确率。

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