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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建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：CN119808601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510288070.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建方法是由刘健;葛鸿宇设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建方法，属于电场和磁场测量技术领域，包括如下步骤：步骤1、向电磁场区域注入粒子或电磁波，测量粒子或电磁波的初始状态和末状态；步骤2、基于机器学习模块初步搭建电场网络和磁场网络结构；步骤3、基于物理算法构建物理预测损失函数；步骤4、基于物理预测损失函数训练优化神经网络，训练完成的神经网络即为最终所需的电场网络或磁场网络；步骤5、选择电磁场区域内的任一一点输入电场网络或磁场网络，即可得到该点对应的电场强度或磁感应强度。本发明不依赖于对场分布的事先了解和假设，能有效地利用粒子信息和电磁波信息进行复杂电场和磁场的重建。

本发明授权一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理预测和机器学习的电场和磁场重建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、向电磁场区域注入粒子或电磁波，测量粒子或电磁波的初始状态和末状态； 步骤2、基于机器学习模块初步搭建电场网络和磁场网络结构； 所述步骤2中，机器学习模块采用神经网络结构；电场和磁场的维度分为二维和三维； 在二维电场和磁场网络的搭建过程中，神经网络的输入、输出均为两个节点；将步骤1测量得到的粒子或电磁波进入场区的初始位置作为神经网络的初始输入，神经网络输出对应位置的电场强度或磁感应强度；在后续网络的迭代优化过程中，输入的是采用物理算法计算得到的下一个时间步粒子或电磁波的位置；输入的两个节点分别对应X轴和Y轴两个方向上的位置分量；输出的两个节点分别对应X轴和Y轴两个方向上的电场强度或磁感应强度； 在三维电场和磁场网络的搭建中，神经网络的输入、输出均为三个节点；将步骤1测量得到的粒子或电磁波进入场区的初始位置作为神经网络的初始输入，神经网络输出对应位置的电场强度或磁感应强度；在后续网络的迭代优化过程中，输入的是采用物理算法计算得到的下一个时间步粒子或电磁波的位置；输入的三个节点分别对应X轴、Y轴和Z轴三个方向上的位置分量；输出的三个节点分别对应X轴、Y轴和Z轴三个方向上的电场强度或磁感应强度； 步骤3、基于物理算法构建物理预测损失函数；具体过程为： 步骤3.1、使用物理算法构造映射，物理算法具体采用Boris算法的离散形式； 步骤3.2、将划分为若干个离散时间步，定义时间步的索引序号，时间步总数量为； 基于Boris算法对每个时间步进行迭代，迭代到最后一个时间步时得到粒子或电磁波离开场区的预测最终状态，预测最终状态包括预测位置和预测速度； 步骤3.3、最后，基于预测位置和预测速度构造物理预测损失函数； 步骤4、基于物理预测损失函数训练优化神经网络，训练完成的神经网络即为最终所需的电场网络或磁场网络； 步骤5、选择电磁场区域内的任一一点输入电场网络或磁场网络，即可得到该点对应的电场强度或磁感应强度。

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