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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法、装置、终端设备及存储介质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：CN119623287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411747170.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法、装置、终端设备及存储介质是由孙东伟;唐念;黎晓淀;李智设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括将待求电子群参数输入至预设的截面预测模型中得到碰撞截面；截面预测模型的训练包括根据历史碰撞截面求解得到第一电子群参数；以第一电子群参数为待训练截面预测模型输入，以预测碰撞截面为输出，重复执行迭代训练操作直至损失函数收敛得到截面预测模型；迭代训练操作包括根据当前第一电子群参数得到当前预测碰撞截面；根据当前预测碰撞截面的当前第一电子群参数及当前第二电子群参数计算损失函数；根据当前第一电子群参数及当前预测碰撞截面生成扰动数据并对当前第一电子群参数进行更新。通过实施本发明，实现从电子群参数到碰撞截面映射关系的确定。

本发明授权基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于电子群参数的气体碰撞截面确定方法，其特征在于，包括： 获取待确定气体的电子群参数； 将所述电子群参数输入至预设的截面预测模型中进行预测，得到待确定气体的碰撞截面； 其中，所述截面预测模型的训练，包括： 获取多种气体的历史碰撞截面； 根据所述历史碰撞截面进行求解，得到用于表示历史参数的第一电子群参数； 以所述第一电子群参数为待训练的截面预测模型的输入，以预测碰撞截面为输出，重复执行迭代训练操作，直至预设的损失函数收敛，得到训练完成的截面预测模型； 所述迭代训练操作包括： 根据当前第一电子群参数进行碰撞截面预测，得到当前预测碰撞截面；且，首次迭代训练操作的当前第一电子群参数为初始的第一电子群参数； 根据当前预测碰撞截面进行求解，得到对应的当前第二电子群参数； 根据当前第一电子群参数以及当前第二电子群参数进行计算，得到损失函数； 根据当前第一电子群参数以及当前预测碰撞截面进行计算，生成扰动数据；并根据扰动数据对当前第一电子群参数进行更新； 根据所述历史碰撞截面进行求解，得到用于表示历史参数的第一电子群参数，包括： 根据所述历史碰撞截面，确定每一历史碰撞截面所对应的第一阈值能量； 随机选择每两个历史碰撞截面作为碰撞截面对，根据所述碰撞截面对以及对应的第一阈值能量，生成截面训练数据； 根据所述截面训练数据以及预设求解器进行求解，得到用于表示历史参数的第一电子群参数； 根据当前第一电子群参数以及当前预测碰撞截面进行计算，生成扰动数据，包括： 根据当前预测碰撞截面，确定当前预测碰撞截面所对应的第二阈值能量； 根据每一当前第一电子群参数，计算每两个当前第一电子群参数之间的相似度，并将所述相似度作为扰动判断值； 根据所述扰动判断值以及预设扰动阈值进行判断； 将扰动判断值大于预设扰动阈值所对应的当前第一电子群参数作为第一目标参数；并根据第一目标参数以及对应的第二阈值能量进行计算，得到第一扰动数据； 将扰动判断值小于或等于预设扰动阈值的当前第一电子群参数作为第二目标参数；并根据第二目标参数以及对应的第二阈值能量进行计算，得到第二扰动数据； 根据所述第一扰动数据以及所述第二扰动数据，生成扰动数据； 所述截面预测模型为多分支神经网络模型；多分支神经网络模型为： 其中，是由密集权重矩阵Wi和偏置向量Bi定义的映射，mishx＝xtanhln1+ex是一个非线性激活函数，和组成一个由n个并行支路组成的数组，每个支路都利用A2的输出独立地表示第n个截面；和各包含64个元素，每个输出n包含1个元素，前两层包含256个元素；权重矩阵的大小是对应的；输出端包含5个神经元，分别代表吸附碰撞截面、电离碰撞截面、振动激发碰撞截面、电子激发碰撞截面和弹性碰撞截面，可以同时预测多个碰撞截面。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；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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