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龙图腾网获悉郑州信大先进技术研究院申请的专利基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法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：CN119864046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411726492.2，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法是由李鹏飞;叶森;谢文博;王志豪;李旭;赵萱;朱芳芳;李雨桥;万丽设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法，所述方法包括：构建并训练基于自编码器的网络；对待分离混叠信号盲源分离，获得恢复的原始独立信号；网络包括、和网络；训练包括：生成混叠信号，其盲源分离后得到待恢复的原始独立信号；将混叠信号输入至网络，得到潜在空间表示，其与所述待恢复的原始独立信号融合后输入至网络，得到恢复后的原始独立信号；计算恢复后的原始独立信号与待混叠的原始独立信号的损失并进行反向传播，迭代优化网络的参数。本发明提高了混叠信号的分离准确性。

本发明授权基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法在权利要求书中公布了：1.基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法，其特征在于，包括： 构建并训练基于自编码器的AE-ICA网络； 通过AE-ICA网络对输入的待分离混叠信号进行盲源分离，获得恢复的原始独立信号； 所述基于自编码器的AE-ICA网络包括Encoder网络、Fast-ICA网络和Decoder网络； 训练所述基于自编码器的AE-ICA网络的方法包括： 1基于待混叠的原始独立信号生成混叠信号； 2将所述混叠信号输入至所述Fast-ICA网络进行盲源分离，得到待恢复的原始独立信号； 3将所述混叠信号输入至所述Encoder网络，得到所述混叠信号的潜在空间表示； 4将所述潜在空间表示与所述待恢复的原始独立信号进行融合，得到融合信号后输入至所述Decoder网络，得到恢复后的原始独立信号； 5计算所述恢复后的原始独立信号与所述待混叠的原始独立信号的损失并进行反向传播，优化所述基于自编码器的AE-ICA网络的参数； 6迭代优化所述基于自编码器的AE-ICA网络的参数直至迭代次数达到预设次数停止迭代，或者，根据当前迭代对应的恢复后的原始独立信号与所述待混叠的原始独立信号的差异判断是否继续迭代优化所述基于自编码器的AE-ICA网络的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州信大先进技术研究院，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新技术产业开发区莲花街55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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