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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利一种基于物理信息神经网络的模型训练方法及相关装置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：CN115809695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111069844.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于物理信息神经网络的模型训练方法及相关装置是由刘红升;时北极;翁冰雅;杨康;王紫东设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于PINNs的模型训练方法，该PINNs中包括第一神经网络和偏微分方程，该第一神经网络包括至少两个残差网络通道，在模型训练过程中，可以使用至少两个残差网络通道对训练样本进行处理，而且每个残差网络通道对应的系数不同，用不同的系数乘上相同的训练样本，就可以将一个数据扩展为多个数据，而且还可以通过多个残差网络通道捕捉不同频率的信号，从而提高了提高模型训练的精确度。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络PINNs的模型训练方法，其特征在于，所述物理信息神经网络包括第一神经网络和偏微分方程，所述第一神经网络包括至少两个残差网络通道，所述方法包括： 从天线的仿真域获取多个采样点数据，所述多个采样点数据包括有源区的采样点数据、无源区的采样点数据、所述仿真域的边界的数据，以及所述仿真域的初始数据，所述仿真域包括所述有源区和所述无源区； 向所述第一神经网络的每个残差网络通道输入多个训练样本中每个训练样本与所述每个残差网络通道对应系数的乘积，所述每个训练样本包括一个采样点数据和所述仿真域对应的隐向量，所述每个残差网络通道对应的系数不同； 通过所述第一神经网络对输入所述每个残差网络通道中的数据进行处理，以得到输出数据集，其中，所述输出数据集包括有源输出数据、无源输出数据、边界输出数据和初始输出数据； 通过所述偏微分方程对所述输出数据集进行处理，以得到总损失函数，所述总损失函数与有源损失函数、无源损失函数、边界损失函数和初始损失函数有关； 根据所述总损失函数更新所述第一神经网络中的参数，以得到第二神经网络； 将所述第二神经网络作为所述第一神经网络，迭代执行上述训练过程，直到所述第二神经网络达到收敛条件，以得到用于所述天线的电磁仿真的目标物理信息神经网络模型。

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