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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于多维度指标加权卷积的信号特征感知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：CN120763592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511266420.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多维度指标加权卷积的信号特征感知方法是由朱彥德;周浩;谭思炜;李诗杰;张林森;徐立;陆泽平设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度指标加权卷积的信号特征感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度指标加权卷积的信号特征感知方法，该方法由神经网络实现，神经网络基于前处理层、至少一个特征提取层及自适应池化层组合构建，特征提取层包括多维度指标加权卷积；前处理层将待处理信号的二进制文件转换为初始特征图；多维度指标加权卷积基于待处理信号的信号类型对初始特征图进行加权处理，获得加权特征图；归一化层和激活层对加权特征图进行归一化和激活，得到归一化的激活加权特征图；自适应池化层对归一化的激活加权特征图进行池化和拼接，得到全局特征向量，并根据全局特征向量确定信号特征感知结果。本发明基于多维度指标加权卷积构建的神经网络通过多维度指标的协同评估，提高了特征提取的稳定性和泛化能力。

本发明授权基于多维度指标加权卷积的信号特征感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度指标加权卷积的信号特征感知方法，其特征在于，所述信号特征感知方法由神经网络实现，所述神经网络基于前处理层、至少一个特征提取层及自适应池化层组合构建，所述特征提取层由多维度指标加权卷积、BatchNorm层及激活层组合构建，所述多维度指标加权卷积为基于多维度指标加权约束函数及Conv层组合构建的动态卷积； 所述前处理层将待处理信号的二进制文件转换为初始特征图； 所述多维度指标加权卷积基于所述待处理信号的信号类型对所述初始特征图进行加权处理，获得加权特征图； 所述BatchNorm层对所述加权特征图进行归一化，得到归一化的加权特征图； 所述激活层根据所述归一化的加权特征图通过预设激活函数得到归一化的激活加权特征图； 所述自适应池化层对所述归一化的激活加权特征图进行池化和拼接，得到全局特征向量，并根据所述全局特征向量确定信号特征感知结果； 所述基于所述待处理信号的信号类型对所述初始特征图进行加权处理，获得加权特征图，包括： 基于所述待处理信号的信号类型对所述初始特征图进行标准卷积处理，得到标准卷积特征图； 确定多维度指标加权卷积对应的批次大小、通道索引、特征图高度及特征图宽度； 根据所述批次大小、所述通道索引、所述特征图高度及所述特征图宽度分别构建各通道的激活强度指标函数、梯度指标函数及噪声敏感度函数； 根据所述激活强度指标函数、所述梯度指标函数及所述噪声敏感度函数通过sigmoid函数构建多维度指标加权约束函数； 基于所述多维度指标加权约束函数计算各通道权重； 根据所述标准卷积特征图和各通道权重通过加权公式得到加权特征图。

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中国人民解放军海军工程大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市硚口区解放大道717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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