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龙图腾网获悉珠海市数舟科技有限公司申请的专利代理模型的建模方法及使用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：CN120069101B 。

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：202510535541.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权代理模型的建模方法及使用方法是由游汝康;陈汪;尤伟;查浩宇设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本代理模型的建模方法及使用方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种代理模型的建模方法及使用方法，该建模方法包括：获取第一样本数据及其对应的第一观测值；基于第一样本数据及第一观测值确定与待拟合模型问题对应的初始代理模型；以第一样本数据作为模型输入，利用初始代理模型确定第一输出值，利用匹配于待拟合模型问题的真实模型确定第一真实值；确定第一输出值与第一真实值的第一误差；基于第一误差进行数据采样得到第二样本数据，利用真实模型确定第二样本数据对应的第二观测值；基于第一样本数据、第一观测值、第二样本数据及第二观测值构建目标代理模型，从而能够精准采样，以快速捕捉到重要的样本数据、降低采样时间及成本，继而降低后续建模过程中的计算量以提高建模效率。

本发明授权代理模型的建模方法及使用方法在权利要求书中公布了：1.一种代理模型的建模方法，其特征在于，包括： 获取第一样本数据及其对应的第一观测值； 基于所述第一样本数据及所述第一观测值，确定与待拟合模型问题对应的初始代理模型； 以所述第一样本数据作为模型输入，利用所述初始代理模型确定第一输出值，以及，利用匹配于所述待拟合模型问题的真实模型确定第一真实值； 确定所述第一输出值与所述第一真实值之间的第一误差； 基于所述第一误差进行数据采样，得到第二样本数据，并利用所述真实模型，确定所述第二样本数据对应的第二观测值； 基于所述第一样本数据、所述第一观测值、所述第二样本数据及所述第二观测值，构建目标代理模型； 其中，所述基于所述第一误差进行数据采样，得到第二样本数据，包括：基于所述第一误差，生成对应的第一概率分布；基于所述第一概率分布进行数据采样，得到至少部分所述第二样本数据； 其中，所述第一概率分布包括第四概率分布，所述基于所述第一误差，生成对应的第一概率分布，包括：对所述第一误差的绝对值进行归一化处理，以生成基于绝对误差的第二概率分布；根据所述第二概率分布，使用基于神经网络的概率生成模型来模拟出所述第四概率分布； 其中，所述基于所述第一样本数据及所述第一观测值，确定与待拟合模型问题对应的初始代理模型，包括：确定所述待拟合模型问题对应的多项式，并确定所述多项式对应的矩阵；基于所述第一样本数据及所述第一观测值，使用最小二乘法对所述多项式对应的矩阵进行求解，得到待定系数，以按照所述待定系数构建出多项式混沌展开的初始代理模型； 其中，所述基于所述第一样本数据、所述第一观测值、所述第二样本数据及所述第二观测值，构建目标代理模型，包括：合并所述第一样本数据及所述第二样本数据得到新的第一样本数据，并且，合并所述第一观测值及所述第二观测值得到新的第一观测值，从而重复执行所述基于所述第一样本数据及所述第一观测值，确定与待拟合模型问题对应的初始代理模型及之后的步骤，直至满足设定条件，以最后一次确定的初始代理模型作为所述目标代理模型； 其中，所述目标代理模型用于如下至少之一： 计算流体力学，在所述目标代理模型用于计算流体力学的情况下，所述第一样本数据包括与计算流体力学相关的数据； 数值方法研究或数值方法计算，在所述目标代理模型用于数值方法研究或数值方法计算的情况下，所述第一样本数据包括与数值方法研究或数值方法计算相关的数据； 人工智能，在所述目标代理模型用于人工智能的情况下，所述第一样本数据包括与人工智能相关的数据。

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珠海市数舟科技有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区新沙3路118号华发中以国际产业园北二门A15栋305-02；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”。