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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍火箭軍工程大學申請的專利一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120294814B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510789049.8，技術領域涉及：G01T3/00；該發明授權一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法是由劉延飛;王晨陽;鄭浩;楊東東;呂寧;范啟蒙;張昊設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法，屬于中子能譜解譜技術領域，利用多個探測器探測中子能得到多個不同的響應計數，并根據所述響應計數以及探測器的響應函數構建求解中子能譜的壓縮感知模型；根據迭代收縮閾值算法求解所述壓縮感知模型時，所需的梯度下降過程和近端映射過程，設計由CNN分支和Transformer分支組成的深度展開壓縮感知網絡，并對其進行訓練得到訓練好的深度展開壓縮感知網絡；利用訓練好的深度展開壓縮感知網絡對所述壓縮感知模型進行迭代求解，得到最終的中子能譜。本發明依據壓縮感知理論設計深度展開壓縮感知網絡，從而進行中子能譜的解譜，能提升中子能譜的解譜精度。

本發明授權一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度展開壓縮感知網絡的中子能譜解譜方法，其特征在于，包括： S100，利用多個探測器探測中子得到多個不同的響應計數，并根據所述響應計數以及探測器的響應函數構建求解中子能譜的壓縮感知模型； S200，根據迭代收縮閾值算法求解所述壓縮感知模型時，所需的梯度下降過程和近端映射過程，設計由CNN分支和Transformer分支組成的深度展開壓縮感知網絡，并對其進行訓練得到訓練好的深度展開壓縮感知網絡；所述深度展開壓縮感知網絡包括個階段的深度展開壓縮感知子網絡，每個階段的深度展開壓縮感知子網絡的結構相同，但超參數不同； S300，利用所述訓練好的深度展開壓縮感知網絡對所述壓縮感知模型進行迭代求解，得到最終的中子能譜； S100包括： S110，利用多個探測器探測環境的中子得到多個不同的響應計數； S120，利用探測到的響應函數和所述響應計數構建矩陣方程； S130，根據壓縮感知理論對所述矩陣方程進行轉化，并利用范數作為正則項得到求解中子能譜的壓縮感知模型； 所述矩陣方程用公式表示為： （1）； 式中，是探測器計數組成的階矩陣，為探測器數量；表示能量響應函數，為階矩陣，描述了個探測器對個中子能群的響應；代表中子能譜，是階矩陣，為中子能群的數目； 所述壓縮感知模型用公式表示為： （2）； 式中，表示正則化參數，為非線性稀疏變換，表示求的范數； 所述迭代收縮閾值算法求解所述壓縮感知模型時，所需的梯度下降過程和近端映射過程，用公式分別表示為： （3）； （4）； 式中，代表迭代次數，代表迭代步長，表示第次迭代求解出的中間重建結果，表示第次迭代求解出的中子能譜，表示第次迭代求解出的中子能譜。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍火箭軍工程大學，其通訊地址為：710025 陜西省西安市灞橋區同心路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。