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龙图腾网获悉成都凌亚科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的信号处理方法及系统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：CN120856513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511348723.5，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于深度学习的信号处理方法及系统是由魏昌军;林永浩设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的信号处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的信号处理方法及系统，属于信号处理技术领域，该方法包括：通过获取待处理信号，并提取所述待处理信号的信号特征，得到所述待处理信号对应的待处理信号特征；调度预先训练的深度学习模型对所述待处理信号特征进行识别，确定所述待处理信号对应的调制模式；以所述待处理信号对应的调制模式为基础，对所述待处理信号进行解调，得到所述待处理信号对应的处理结果，结合深度学习技术对信号进行处理，可以有效地应对环境干扰，提高信号盲识别的性能，从而快速确定信号调制模式，最终提升对信号的处理效率以及准确率。

本发明授权一种基于深度学习的信号处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的信号处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理信号，并提取所述待处理信号的信号特征，得到所述待处理信号对应的待处理信号特征； 调度预先训练的深度学习模型对所述待处理信号特征进行识别，确定所述待处理信号对应的调制模式； 以所述待处理信号对应的调制模式为基础，对所述待处理信号进行解调，得到所述待处理信号对应的处理结果； 所述预先训练的深度学习模型对应的训练方法，包括： 初始化所述深度学习模型的参数，并将初始化参数编码为向量，确定参数编码； 获取多个不同的所述参数编码； 对参数编码进行邻域探索，确定邻域探索之后的参数编码； 对邻域探索之后的参数编码进行分段式信息融合探索，确定分段式信息融合探索之后的参数编码； 对分段式信息融合探索的参数编码进行模糊化信息学习探索，确定模糊化信息学习探索之后的参数编码； 对模糊化信息学习探索之后的参数编码进行混沌映射探索，确定混沌映射探索之后的参数编码； 重复执行邻域探索、分段式信息融合探索、模糊化信息学习探索以及混沌映射探索，直至到达最大训练次数，根据最后一次训练过程中的混沌映射探索之后的参数编码，获取目标参数编码； 将所述目标参数编码的参数作为深度学习模型的最终参数，完成对深度学习模型的预先训练； 所述对参数编码进行邻域探索，确定邻域探索之后的参数编码，包括： 以预设的步长调节系数为基础，结合当前训练次数对搜索步长进行调整，确定当前训练步长； 基于所述当前训练步长，生成多个不同的方向上的搜索值； 根据多个不同的方向上的搜索值，对所述参数编码进行邻域探索，确定多个不同方向上的邻域探索值； 以所述多个不同方向上的邻域探索值为基础，确定邻域探索之后的参数编码； 所述对邻域探索之后的参数编码进行分段式信息融合探索，确定分段式信息融合探索之后的参数编码，包括： 获取所述邻域探索之后的参数编码与其他参数编码之间的差值，并根据所述差值的绝对值获取所述邻域探索之后的参数编码对应的影响力参数； 根据所述邻域探索之后的参数编码与其他参数编码之间的欧式距离以及邻域探索之后的参数编码对应的影响力参数，对所述邻域探索之后的参数编码进行分段式信息融合探索，得到分段式信息融合探索之后的参数编码； 所述对分段式信息融合探索的参数编码进行模糊化信息学习探索，确定模糊化信息学习探索之后的参数编码，包括： 获取分段式信息融合探索的参数编码对应的适应度，得到第一适应度； 根据所述第一适应度，确定所述分段式信息融合探索的参数编码关于最优参数编码的隶属度； 根据所述隶属度，确定模糊化参数因子； 根据所述模糊化参数因子，获取第一自适应搜索控制因子以及第二自适应搜索控制因子； 根据所述第一自适应搜索控制因子以及第二自适应搜索控制因子，对分段式信息融合探索的参数编码进行模糊化信息学习探索，得到模糊化信息学习探索之后的参数编码； 所述对模糊化信息学习探索之后的参数编码进行混沌映射探索，确定混沌映射探索之后的参数编码，包括： 根据所述模糊化信息学习探索之后的参数编码，确定混沌决策因子； 根据所述混沌决策因子，对所述模糊化信息学习探索之后的参数编码进行交叉变异处理，得到混沌映射探索之后的参数编码； 所述根据最后一次训练过程中的混沌映射探索之后的参数编码，获取目标参数编码，包括： 获取最后一次训练过程中的混沌映射探索之后的参数编码对应的适应度，得到第二适应度，并确定所述第二适应度最大的参数编码为目标参数编码。

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