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龙图腾网获悉同济大学申请的专利零中心非线性激活函数的构造方法及teetertottering数值求解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：CN115906950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211221483.9，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权零中心非线性激活函数的构造方法及teetertottering数值求解方法是由潘登;夏易君设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本零中心非线性激活函数的构造方法及teetertottering数值求解方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种零中心非线性激活函数的构造方法，首先利用通用双曲正切函数，经旋转构造出具有零中心、单调增的非线性奇函数，进而构建了用于构造神经元的激活函数；然后建立了一种teetertottering数值求解算法，用于确定深度神经网络的学习训练深度，解决了该激活函数输出和导数的求解问题。由于该激活函数是零中心、斜率近乎为1、单调增的神经元激活函数，因此能够克服神经网络训练过程中梯度爆炸、梯度消失和神经元死亡等问题，同时由于该激活函数是零中心对称的，在学习方向上无论是输入大于0还是小于0，神经网络在训练过程中均具有均衡的学习速度，从而能够提高神经网络学习训练的效率。

本发明授权零中心非线性激活函数的构造方法及teetertottering数值求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的车辆跟驰控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构造用于神经元的零中心非线性激活函数，确定深度神经网络的结构、层数和各层神经元的数量； 步骤S2，利用车辆跟驰系统的样本数据对所述深度神经网络进行训练； 步骤S3，根据前车和后车位置和速度的初始化数据以及所述前车和所述后车的时序位置数据，利用训练好的所述深度神经网络得到所述后车的最优行为的位置时间序列； 步骤S4，根据所述后车的位置和速度的初始值以及所述最优行为的位置时间序列，计算所述后车的速度时间序列和加速度时间序列； 步骤S5，根据所述后车的所述加速度时间序列进行后车行为控制， 其中，步骤S1包括以下子步骤： 步骤S1-1，建立基于通用双曲函数的旋转函数， 所述双曲函数表示为： 式中，为输入变量，为输出变量，为常数，为非零常数， 所述旋转函数为零中心、单调增的奇函数，表示为： 将所述旋转函数整理得到： 式中，和分别为旋转后的输入变量和输出变量，为旋转的角度， 步骤S1-2，根据所述旋转函数以及该旋转函数的性质，建立神经元非线性激活函数，即零中心非线性激活函数，其一般形式表示为： 式中，表示由旋转得到函数，=或、=或；和分别为趋近于和的具体的数值，和分别为趋近于和的具体的数值；和分别与和对应，和均在的邻域内， 基于所述零中心非线性激活函数的一般形式，按照=或、=或，得到四种具体的所述零中心非线性激活函数。

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