脸萌有限公司高伟豪获国家专利权
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龙图腾网获悉脸萌有限公司申请的专利用于物理系统的状态预测的方法、设备、介质和产品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：CN114154413B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111422063.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于物理系统的状态预测的方法、设备、介质和产品是由高伟豪;杨策;吴迪;王崇设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于物理系统的状态预测的方法、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：根据本公开的实施例，提供了用于物理系统的状态预测的方法、设备、介质和产品。该方法包括获得神经网络，神经网络已被训练为能够确定物理系统随时间的状态变化，神经网络的训练数据指示多个物理系统在多个时间的状态；获得目标物理系统在第一时间的状态对应的状态数据；至少基于目标物理系统的多个物理单元各自的材料属性的目标值，确定多个物理单元各自的单元特征表示；以及通过至少将单元特征表示输入到神经网络，基于状态数据来确定目标物理系统在第二时间的状态。通过上述方案，可以显著提高神经网络的泛化能力。
本发明授权用于物理系统的状态预测的方法、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种用于状态预测的方法，包括： 获得神经网络，所述神经网络已被训练为能够确定物理系统随时间的状态变化，所述神经网络的训练数据指示多个物理系统在多个时间的状态； 获得目标物理系统在第一时间的状态对应的状态数据，所述状态数据指示所述目标物理系统包括的多个物理单元、所述多个物理单元的材料属性和所述多个物理单元之间的相互作用关系，所述状态数据包括图数据； 至少基于所述目标物理系统中的多个物理单元各自的材料属性的目标值，确定所述多个物理单元各自的单元特征表示；以及 通过至少将所述单元特征表示输入到所述神经网络，基于所述状态数据来确定所述目标物理系统在第二时间的状态，其中， 根据确定所述神经网络针对基于粒子的离散化物理系统进行训练，所述图数据包括基于动态最近邻图的数据，并且根据确定所述神经网络针对基于网格的离散化物理系统进行训练，所述图数据包括基于静态多尺度栅格图的数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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