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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东飞博赛斯光电科技有限公司申请的专利基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取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：CN119848440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510336074.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统是由孙志慧;吴京玉;张伟;姜劭栋;张发祥;刘小会;李长锋;王昌设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于分布式光纤传感领域，提供了一种基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统，包括利用预先搭建好的布里渊光时域分析系统，采集真实布里渊增益谱数据并进行预处理；基于预处理后的布里渊增益谱数据，利用训练好的自注意力循环神经网络模型获取对应的布里渊温度；在自注意力循环神经网络模型过程中引入元学习算法，使得网络模型能够在多个任务之间共享初始化参数，并通过元训练来优化这些参数，使得网络模型能够在新任务上进行快速适应，在面对多任务学习或新任务时，不需要从零开始训练，而是能够快速通过少量的梯度更新调整模型，减少训练时间并提高性能，避免了曲线拟合的时间长实时性差适应性差等问题。

本发明授权基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法，其特征在于，包括： 利用预先搭建好的布里渊光时域分析系统，采集真实布里渊增益谱数据并进行预处理； 基于预处理后的布里渊增益谱数据，利用训练好的自注意力循环神经网络模型获取对应的布里渊温度；所述自注意力循环神经网络模型包括输入层、隐藏层、自注意力层以及输出层；在隐藏层中加入高速公路层，所述高速公路层包含传递门和转换门两个门控单元； 所述自注意力层获取隐藏层的输出后，通过计算输入序列各位置间的相似度分配注意力权重，对输入序列中的重要特征进行加权和得到自注意力层的输出；所述输出层的输出是自注意力层的输出和隐藏层的输出融合后的结果； 其中，所述自注意力循环神经网络模型的训练过程，具体为： 仿真理想的布里渊增益谱数据并转化为输入序列，获得样本数据集； 设置初始隐藏状态，在每一个时间步内利用元学习算法优化传递门和转换门的任务自适应权重； 利用优化后的转换门确定每个时间步每层的转换门输出，利用优化后的传递门确定每个时间步每层的候选隐藏状态； 基于上一时间步的隐藏状态、当前时间步的转换门输出以及候选隐藏状态来更新当前时间步内的隐藏状态，作为模型的最终输出，即布里渊温度； 迭代优化调整传递门和转换门的任务自适应权重和偏置，以最小化损失为目标进行训练，得到训练好的自注意力循环神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东飞博赛斯光电科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。