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龙图腾网获悉河南嵩山实验室产业研究院有限公司洛阳分公司申请的专利一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计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：CN120373159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510866865.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计方法是由杜跃飞;张汇东;康佳慧设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计方法，涉及大地测量技术领域，将数据集随机划分为训练数据集和测试数据集，并通过RTM得出各数据集的残差地形重力异常量作为输出量，采用的PINNs的网络架构为全连接神经网络，将输出量和RTM模型引力位量根据物理大地测量学的基本方程式关联在一起，作为边值条件；将物理损失函数和数据损失函数的加权和作为全连接神经网络的总损失函数，初始全连接神经网络化权重参数，通过训练数据集对构建的全连接神经网络进行训练，通过该方法达到计算量小、所需要的数据复杂度低，精度高的要求。

本发明授权一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将数据集随机划分为训练数据集和测试数据集，并通过RTM得出各数据集的残差地形重力异常量作为输出量； 输出量计算方法为 其中，表示30秒DEM高程数据，和分别表示计算点的正常高和流动点的3秒DEM高程值，和分别表示计算点和流动点的坐标值，G表示万有引力常量，ρ表示密度； 步骤2、采用的PINNs的网络架构为全连接神经网络，将输出量和RTM模型引力位量根据物理大地测量学的基本方程式关联在一起，作为边值条件；将物理损失函数和数据损失函数的加权和作为全连接神经网络的总损失函数，基于边值条件的物理损失函数保证全连接神经网络约束符合物理规则，数据损失函数表示全连接神经网络输出与实际观测数据的差异； 边值条件为 其中，表示RTM模型引力位量，表示正常重力，r表示2个引力点之间的距离，为输出量，，，表示格网的3秒DEM高程值，表示格网的30秒DEM高程值，x1,y1、x2,y2表示棱柱底面和顶面的平面坐标值，表示计算点的坐标值; 步骤3、初始全连接神经网络化权重参数，通过训练数据集对构建的全连接神经网络进行训练，得到基于PINNs和残差地形模型的残差地形改正估计模型用于残差地形改正估计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南嵩山实验室产业研究院有限公司洛阳分公司，其通讯地址为：471934 河南省洛阳市伊滨区创新大厦1楼103室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。