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龙图腾网恭喜赛诺威盛科技(北京)股份有限公司申请的专利基于BP神经网络的X射线高精度控制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：CN119294449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411279857.1，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权基于BP神经网络的X射线高精度控制方法及系统是由许海彬设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的X射线高精度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的X射线高精度控制方法及系统，包括如下步骤：创建BP神经网络深度学习模型；由CT射线源子系统生成若干个X射线控制系统响应延迟样本数据；利用样本数据训练BP神经网络深度学习模型；将训练后的BP神经网络深度学习模型部署至CT射线源子系统；当X射线剂量准备变化时，将当前阶段的电压电流参数与下一阶段的电压电流参数预输入至BP神经网络深度学习模型，由BP神经网络深度学习模型推理响应延迟时长；依据BP神经网络深度学习模型输出的响应延迟时长，提前响应延迟时长将下一阶段的电压电流输入到CT射线源子系统。解决了现有技术中CT系统的X射线源子系统在控制X射线时存在系统响应延迟的技术问题。

本发明授权基于BP神经网络的X射线高精度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的X射线高精度控制方法，其特征在于，包括如下步骤：创建BP神经网络深度学习模型；基于创建的BP神经网络深度学习模型，由CT射线源子系统生成不同参数及条件下的若干个X射线控制系统响应延迟样本数据；利用若干个X射线控制系统响应延迟样本数据训练BP神经网络深度学习模型，拟合不同输入参数之间变动的延迟时间值以及输入变动之后参数至对应输出指定X射线剂量之间的延迟时间值；将训练后的BP神经网络深度学习模型部署至CT射线源子系统；当X射线剂量准备变化时，将当前阶段的电压电流参数与下一阶段的电压电流参数预输入至BP神经网络深度学习模型，由BP神经网络深度学习模型推理并输出CT射线源子系统的响应延迟时长；依据BP神经网络深度学习模型输出的响应延迟时长，提前响应延迟时长将下一阶段的电压电流输入到CT射线源子系统。

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