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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和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：CN120163018B 。

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：202510318379.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统是由刘立帅;项延训;鲁江设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统，方法包括：构建具有不同介质分布的块状结构的二维网格模型，通过交错网格有限差分，得到网格点处的离面位移数据，形成波场全波形数据集；构建物理信息神经网络，物理信息神经网络包括对试样的位移场的映射关系进行建模的第一前馈网络、对试样的速度场进行建模的第二前馈网络以及残差网络；基于波场全波形数据集，以最小化复合损失为目标，训练物理信息神经网络；以试样的时空坐标为输入，利用训练后的物理信息神经网络，得到时空坐标对应位置预测的位移和声速，实现声速介质分布的反演成像。本发明能够在使用少量标记数据的情况下，快速、准确地建立复杂介质的超声波传播模型。

本发明授权物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建具有不同介质分布的块状结构的二维网格模型，通过交错网格有限差分，得到网格点处的离面位移数据，形成波场全波形数据集； 构建物理信息神经网络，所述物理信息神经网络包括对试样的位移场的映射关系进行建模的第一前馈网络、对试样的速度场进行建模的第二前馈网络以及残差网络； 基于所述波场全波形数据集，以最小化复合损失为目标，训练所述物理信息神经网络； 以试样的时空坐标为输入，利用训练后的物理信息神经网络，得到所述时空坐标对应位置预测的位移和声速，实现声速介质分布的反演成像， 训练所述物理信息神经网络的过程包括如下步骤： 根据预设的求解域边界，通过抽样得到求解域、边界和初始值中的多个训练点； 基于有限差分得到的两个不同的波场全波形数据集作为所述物理信息神经网络中第一前馈网络的标签数据，随机初始化第二前馈网络的超参数，在残差网络中基于第一前馈网络、第二前馈网络输出进行自动微分计算复合损失值； 基于复合损失函数值，反向传播更新物理信息神经网络的超参数。

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