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龙图腾网恭喜中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习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：CN114974463B 。

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：202210568004.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法是由唐鹏;翁婷;殷博华设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其为基于实例判别transformer的学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；本发明方法包括：构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。本发明在编码器部分采用了transformer结构，实现了信号在知识表示空间内的稀疏分布，并且其直接从信号数据中挖掘模式信息，可适用于不同类型的下游信号分析任务，通用性和有效性强。

本发明授权一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其特征在于，其为一种基于实例判别transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；所述纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法包括以下步骤：步骤一、构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；步骤二、创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；步骤三、设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型，使用损失函数引导模型，挖掘信号数据集内的分子过孔行为模式信息，实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；所述损失函数定义为如下的负对数似然函数Jθ： 其中，xi是实例类别为i的输入信号，fθxi是实现信号知识表示学习的多层神经网络模型，θ代表所述神经网络模型内的所有需进行优化学习的参数，v是学习到的知识表示，Pi|v则是输入信号被判定为实例类别i的条件概率；所述损失函数中的条件概率Pi|v使用如下的非参数变式： 其中衡量了学习到的知识表示v被判定为实例类别i的可能性，而τ是调制v在知识表示空间内的分布的温度参数；步骤四、将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。

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