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龙图腾网恭喜中国科学院电工研究所申请的专利基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩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：CN114417722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210068128.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统是由王佳权;郭锦华;马启明;周晓;肖芳;苑尚博;宋佳军设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于雷电波形压缩、人工智能和深度学习领域，具体涉及了一种基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统，旨在解决现有数据压缩方法无法处理差异较大的各类型的雷电电磁脉冲波形信号，且在降低压缩计算复杂度与提高压缩比之间无法兼容的问题。本发明包括：基于自编码器构建雷电数据压缩模型，模型包括输入层、编码压缩模块、可变比率调节模块、解码重构模块和输出层；基于各类别雷电电磁脉冲波形数据进行模型的训练；通过原始波形与重构波形之间的损失进行模型参数调节；通过训练好的模型进行实时的雷电电磁脉冲波形数据的压缩，压缩比由可变比率调节模块控制。本发明可实现各类别雷电电磁脉冲波形信号的高质量压缩，压缩比灵活可调。

本发明授权基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法，其特征在于，该方法包括：步骤S10，通过雷电辐射场信号采集设备，采集设定数量的雷电电磁脉冲波形数据，作为模型训练数据集；步骤S20，基于堆叠自编码器构建雷电数据压缩模型；所述雷电数据压缩模型包括输入层、编码压缩模块、可变比率调节模块、解码重构模块和输出层；其中，所述编码压缩模块包括多层一维卷积神经网络和最大值池化层，所述解码重构模块包括与所述多层一维卷积神经网络一一对应的一维逆卷积神经网络和与所述最大值池化层对应的最大值上采样层；所述可变比率调节模块包括顺次连接的设定数量的残差块、一个全连接层和一个线性激活层，所述残差块包括设定数量的全连接层和一个Tanh激活层；所述最大值上采样层，其表示为： 其中，Ujn×L+r为最大值上采样层的输出特征U的第j个输出特征向量的第n×L+r个索引值，Sin为输入特征S的第i个输入特征向量的第n个索引值；步骤S30，选择所述模型训练数据集中一个训练数据，将数据输入当前雷电数据压缩模型，获取编码压缩模块输出的压缩数据和解码重构模块输出的重构数据；步骤S40，计算所述压缩数据与所述重构数据之间的损失值，并通过随机梯度下降法优化函数更新所述雷电数据压缩模型的参数，作为当前雷电数据压缩模型；步骤S50，重复步骤S30-步骤S40进行模型迭代训练，直至达到设定的训练结束条件，获得训练好的雷电数据压缩模型；步骤S60，通过训练好的雷电数据压缩模型，进行实时采集的雷电电磁脉冲波形数据的压缩。

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