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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输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：CN119232264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202310777711.9，技术领域涉及：H04B10/2581；该发明授权一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输方法及系统是由李子薇;周伟;迟楠设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输方法及系统，该方法包括：S1、通过空间光调制器将不同的图片按时间序列不断载入激光输入多模光纤，输出端获得对应散斑图像；S2、构建内嵌有多个神经网络的长短时训练模型，对多个神经网络进行分别训练；其中，内嵌的多个神经网络模型分为用于按照不同时间间隔进行重建的短时神经网络，及进行微调的长时神经网络；S3、将长短时训练模型中神经网络输出的预测值置信度加权得到对应的伪标签图片，将伪标签图片与对应的散斑图片组成新的训练组对S2中所有神经网络进行微调训练；S4、采用定期训练后的长短时训练模型进行多模光纤数据传输。与现有技术相比，本发明可进行长时间连续且准确的信息传输。

本发明授权一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短时模型集成的多模光纤数据传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、通过空间光调制器将不同的图片按时间序列不断载入激光输入多模光纤，并在多模光纤输出端获得对应的散斑图像；步骤S2、构建内嵌有多个神经网络的长短时训练模型，将输出散斑图像作为输入，对应的图片作为输出，对多个神经网络进行分别训练；其中，内嵌的多个神经网络模型分为用于按照不同的时间间隔进行重建的短时神经网络，以及用于进行微调的长时神经网络；步骤S3、将长短时训练模型中神经网络输出的预测值按置信度加权得到对应的伪标签图片，将伪标签图片与对应的散斑图片组成新的训练组对步骤S2中的所有神经网络进行微调训练；步骤S4、采用定期训练后的长短时训练模型进行多模光纤数据传输。

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