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龙图腾网获悉上海浦东复旦大学张江科技研究院;复旦大学申请的专利一种血管网络出口边界条件的代理模型及构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：CN120277623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510764925.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种血管网络出口边界条件的代理模型及构建方法是由林晨森;章一铭设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种血管网络出口边界条件的代理模型及构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种血管网络出口边界条件的代理模型及构建方法，应用于数据处理技术领域。本申请对多尺度血管特征数据进行数据压缩与时空归一化处理，生成压缩归一化后数据，压缩归一化后数据由自动编码器降维结果、时空归一化关系、数据混编与增强结果构成；对压缩归一化后数据进行处理，基于DeepONet生成目标代理模型参数；对目标代理模型参数进行处理，生成代理模型输出数据；对代理模型输出数据和管网高维多变数据进行处理，基于符号回归生成出口边界条件代理模型，其中，出口边界条件代理模型用于表征血管网络出口边界条件；基于遗传算法对出口边界条件代理模型、适应度评价和遗传操作策略进行处理，生成目标出口边界条件代理模型与验证结果。

本发明授权一种血管网络出口边界条件的代理模型及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种血管网络出口边界条件的代理模型构建方法，其特征在于，包括： 构建多尺度血管特征数据库，其中，多尺度血管特征数据库包括大小血管建模数据和毛细血管建模数据，大小血管建模数据包含血管直径、分叉角、壁面剪切应力及流量特征参数，毛细血管建模数据包含粒子间作用力、红细胞膜柔性特征信息； 对多尺度血管特征数据进行数据压缩与时空归一化处理，生成压缩归一化后数据，其中，压缩归一化后数据由自动编码器降维结果、时空归一化关系、数据混编与增强结果构成； 对压缩归一化后数据进行处理，基于DeepONet生成目标代理模型参数； 对目标代理模型参数进行处理，生成代理模型输出数据； 对代理模型输出数据和管网高维多变数据进行处理，基于符号回归生成出口边界条件代理模型，包括：对代理模型输出数据进行特征提取处理，生成血流动力学特征，其中，血流动力学特征由代理模型输出数据中的流量预测值、压力预测值通过时空分布特征提取构成；对管网高维多变数据进行编码处理，生成管网拓扑编码特征，其中，管网拓扑编码特征由管网高维多变数据中的管径、分叉角、壁面剪切应力通过拓扑结构特征映射生成；对血流动力学特征和管网拓扑编码特征进行融合处理，生成融合特征，其中，融合特征由血流动力学特征和管网拓扑编码特征通过多维参数空间离散化与特征关联机制构成；对融合特征进行符号回归处理，生成候选数学表达式，其中，符号回归处理包含遗传算法优化以生成表达式树、适应度评价以筛选目标表达式；对候选数学表达式进行多目标优化处理，生成出口边界条件代理模型，其中，多目标优化处理通过帕累托前沿搜索优化预测误差与模型复杂度、在误差≤10%的模型中选取目标节点数的表达式构成，出口边界条件代理模型用于表征血管网络出口边界条件，其中，出口边界条件代理模型用于表征血管网络出口边界条件； 基于遗传算法对出口边界条件代理模型、适应度评价和遗传操作策略进行处理，生成目标出口边界条件代理模型与验证结果。

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