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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种反演新材料结构参数的智能优化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：CN120356589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510823236.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种反演新材料结构参数的智能优化方法是由董泽宇;殷俊锋;李玉涵;江宇睿;吴俊玺设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种反演新材料结构参数的智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种反演新材料结构参数的智能优化方法。涉及材料科学与工程结构分析技术领域，方法包括：S1、采集材料在不同加载条件下的时间序列数据和图像类数据并进行预处理；S2、构建深度诊断模型，包括：构建时间序列特征提取器和图像特征提取器，分别提取时间序列特征和图像拓扑结构特征；通过阶梯式互注意力机制融合时间序列特征与图像拓扑结构特征；S3、基于融合特征向量训练神经网络，输出最终的预测值，并采用基于残差的代用超平面Kaczmarz优化方法和斜投影优化方法更新网络参数；S4、将预处理后的实测数据输入训练完成的模型，输出材料结构参数反演结果。以此实现对复杂材料结构参数的快速反演，解决了当前技术难题。

本发明授权一种反演新材料结构参数的智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种反演新材料结构参数的智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集材料在不同加载条件下的时间序列数据和图像类数据并进行预处理； S2、构建深度诊断模型，包括： S2.1、构建多模态特征提取器：包括时间序列特征提取器和图像特征提取器；其中，所述时间序列特征提取器采用周期金字塔Transformer模型，通过周期成分提取、层级建模与注意力机制捕捉时间序列的多尺度周期特征，得到时间序列特征；所述图像特征提取器，融合拓扑数据分析与多尺度自适应图卷积，提取图像拓扑结构特征； S2.2、通过阶梯式互注意力机制融合所述时间序列特征与所述图像拓扑结构特征，得到融合特征向量； S3、基于所述融合特征向量训练神经网络，输出最终的预测值，并采用基于残差的代用超平面Kaczmarz优化方法和斜投影优化方法更新网络参数； S4、将预处理后的实测数据输入训练完成的模型，输出材料结构参数反演结果，并通过边云协同架构实现实时在线推理。

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