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龙图腾网获悉山东大学深圳研究院;山东大学申请的专利一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法及系统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：CN119167998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411185341.0，技术领域涉及：G06N3/047；该发明授权一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法及系统是由赵霏阳;隗明鑫;于文斌;帅秀云;刘鸿宇设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法及系统，涉及发动机性能评估领域，具体方案包括：获取待评估的发动机的多维物性工况参数；将多维物性工况参数输入到训练好的多维数据预测模型中，得到多维韦伯参数，用于评估发动机的燃烧性能；其中，所述多维数据预测模型，以贝叶斯神经网络作为底层网络，用覆盖率与平均区间宽度量化不确定性，引入到损失函数中，约束模型训练过程；本发明通过改进贝叶斯神经网络的结构和损失函数，改善精度不平衡分布、预测结果不确定性和实时性问题。

本发明授权一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多维韦伯参数预测方法，其特征在于，包括： 获取待评估的发动机的多维物性工况参数； 将多维物性工况参数输入到训练好的多维数据预测模型中，得到多维韦伯参数，用于评估发动机的燃烧性能； 其中，所述多维数据预测模型，以贝叶斯神经网络作为底层网络，增加BatchNorm层及DropOut层，多维数据预测模型由贝叶斯神经网络层、ReLU激活函数、BatchNorm层和DropOut层组成；用覆盖率与平均区间宽度量化不确定性，引入到损失函数中，约束模型训练过程； 所述多维数据预测模型的训练，包括： 通过模型并行实现多维数据预测模型在线训练过程的加速，多维数据预测模型的并行加速过程包括： 多维数据预测模型并行划分，依据结构和计算需求对多维数据预测模型进行划分，使得多维数据预测模型的不同网络层分配到不同GPU上； 预测多维数据预测模型的各部分神经网络层级位于不同的GPU设备上，明确设置GPU设备之间传递数据顺序，确保数据在各个GPU设备上依次进行前向传播； 反向传播与参数更新，确定梯度都正确计算并聚合； 基于各个韦伯参数的预测精度，在多维数据预测模型输出的多维韦伯参数之间自适应分配权重，调整精度不平衡分布。

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山东大学深圳研究院;山东大学，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新区南区虚拟大学园A301；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”。

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