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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别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：CN119087075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411182507.3，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法是由李丽林;杨睿哲;张欣;徐辉;陈广志设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，包括以下步骤：S1.构建不同噪声强度的电磁环境下的组合电磁干扰信号集，并进行时频变换；S2.对构建的组合电磁干扰信号集进行多维特征提取，分别对时域、频域和能量域中的典型特征指标进行提取，并对特征指标数据进行预处理；S3.随机选取S2中提取的特征指标数据构成小样本集，对小样本集中已处理的数据进行特征选择，降低特征维数，防止识别模型建立的过程中出现过拟合现象并有效降低模型的运算成本；S4.构建基于电磁学原理的优化神经网络的电磁干扰源辨识模型,并基于训练集进行训练；S5.利用训练得到的电磁干扰源识别模型进行电磁干扰源识别。

本发明授权一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.构建不同噪声强度的电磁环境下的组合电磁干扰信号集，并进行时频变换；S2.对构建的组合电磁干扰信号集进行多维特征提取，分别对时域、频域和能量域中的典型特征指标进行提取，并对特征指标数据进行预处理；S3.随机选取S2中提取的特征指标数据构成小样本集，对小样本集中已处理的数据进行特征选择，降低特征维数，防止识别模型建立的过程中出现过拟合现象；S4.构建基于电磁学原理的优化神经网络的电磁干扰源识别模型,并基于训练集进行训练：S401.将建立好的电磁干扰信号样本集划分为训练集、测试集和验证集，归一化处理训练集的样本数据作为神经网络模型的输入，以S3获取的训练集的样本标签值作为网络输出，并确定网络拓扑结构；S402.以神经网络的权重和偏置作为个体对应参数，设定种群规模，初始化MEDO种群位置和速度，以神经网络的识别准确率作为适应度函数值；S403.计算适应度函数，更新神经网络中个体的最优参数，调整个体的位置和速度；S404.判定是否达到训练误差或最大迭代次数的终止条件，若达到则停止迭代，若未达到则回到S303继续进行训练；S405.根据最优的权重和偏置的初值，利用训练集的样本数据对网络模型进行训练，得到优化神经网络模型；S406.将测试集和验证集作为训练好的优化神经网络模型的输入，得到网络模型对测试集和验证集的识别准确率，对电磁干扰源识别模型进行验证；S5.利用训练得到的电磁干扰源识别模型进行电磁干扰源识别：将未知干扰源的特征作为电磁干扰源识别模型的输入，经过电磁干扰源识别模型得到标签预测结果。

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