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龙图腾网恭喜重庆理工大学申请的专利一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数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：CN115906951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202211485315.0，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法是由刘智;颜野;郑小洋设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法，涉及人工智能技术领域。本发明步骤如下：S1:针对特定任务数据，划分数据集为训练集、测试集；设定最大计算量MaxCal；S2：选定网络模型，初始化网络参数、激活函数结构参数K、M，数值参数C；S3：根据参数K、M、C生成勒让德Legendre小波，替换网络中激活函数；S4：确定结构参数K；S5：使用训练集训练模型，确定结构参数M；S6：再次使用训练集训练模型，确定数值参数C，得到最优激活函数和网络权重W。本发明通过方法的改进，能够实现自动确定激活函数的结构和参数，以此来一进步避免梯度消失、神经元死亡现象，并保留函数的非线性和可微性，提高网络准确率和收敛效果。

本发明授权一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正交勒让德小波的可学习激活函数应用于图像分类的方法，其特征在于，步骤如下：S1:针对特定任务CIFAR-100数据，划分数据集为训练集、测试集；S2：选定深度网络模型，初始化网络参数、激活函数结构参数K、M，数值参数C；S3：根据参数K、M、C生成勒让德小波，替换网络中激活函数；S4：确定结构参数K；S5：使用训练集训练模型，确定结构参数M；S6：再次使用训练集训练模型，确定数值参数C，得到最优激活函数和网络权重W；S7：将K、M、C代入勒让德小波，得到最优激活函数；S8：将最优激活函数代入网络模型，使用测试集进行测试，提高网络总体图像分类准确率，并不使用预训练权重的情况，将网络总体图像分类准确率以及网络收敛，使用S7中的最优激活函数替换网络中原本激活函数，并将网络在测试集进行测试，观察网络总体进度和收敛情况；S9：将测试结果与主流方法设计出的激活函数进行比较。

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