申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852393A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/28;G06F17/12;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本公开提供了一种样本流场数据生成方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、流体力学技术领域。具体实现方案为：确定流场中针对目标对象的采样空间；将采样空间划分为多个子空间；根据流场中涡体的尺度，确定用于采样的空间步长和时间步长；根据空间步长和时间步长，在每个子空间上确定采样点；以及根据采样点在流场中的时空信息和物理信息，确定样本流场数据。本公开还提供了一种样本流场数据生成方法、深度学习模型的训练方法、流场重建方法、装置、电子设备和存储介质。

主权项：1.一种样本流场数据生成方法，包括：确定流场中针对目标对象的采样空间；将所述采样空间划分为多个子空间；根据流场中涡体的尺度，确定用于采样的空间步长和时间步长；根据所述空间步长和所述时间步长，在每个所述子空间上确定采样点;以及根据所述采样点在所述流场中的时空信息和物理信息，确定样本流场数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 样本流场数据生成方法、模型训练方法、流场重建方法

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