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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演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：CN119249653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411785305.8，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演方法是由曾捷;曾诚;崔金鹏;蔡俊伟;相超;刘世扬;黄一铭设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演方法，涉及空中加油设备中的加油软管传感器技术领域，能够对空中加油软管形态进行重构，从而提升传感器感知软管加油过程中的变形的准确度。本发明包括：采集空中加油软管的形状数据并作为数据标签，根据用户操作记录数据标签和分布式光纤传感器中心波长偏移量的对应关系。构建基于分布式光纤传感器波长数据测量的波长残差神经网络块。将波长残差神经网络的特征提取层作为特征提取器并训练。构建多层感知机的神经网络，利用训练后的多层感知机反演实际的空中加油软管的形变情况。

本发明授权基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于波长残差神经网络的光纤柔体形态反演方法，其特征在于，包括：S1、在空中加油软管中安装分布式光纤传感器，并记录各个传感器在空中加油软管上的位置；S2、采集空中加油软管的形状数据并作为数据标签，根据用户操作记录数据标签和分布式光纤传感器中心波长偏移量的对应关系，其中，利用所记录的对应关系建立样本数据库，所述样本数据库包括：训练集、测试集和验证集；S3、构建基于分布式光纤传感器波长数据测量的波长残差神经网络块，将所述训练集和所述测试集输入波长残差神经网络块进行训练；S4、将所述波长残差神经网络的特征提取层作为特征提取器并训练，其中，通过训练后的特征提取器用于提取分布式光纤传感器中心波长偏移量数值矩阵的特征；S5、构建多层感知机的神经网络，将通过所述特征提取器提取的训练集和测试集的特征输入多层感知机并进行多层感知机的训练，所述验证集用于验证训练后的多层感知机；S6、利用训练后的多层感知机反演实际的空中加油软管的形变情况。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。