南京理工大学吴威涛获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构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：CN119397929B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510013603.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构方法及系统是由吴威涛;潘刘娟;史宇翔;王名川;梅玫;戎晓力设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构方法及系统，利用预训练并优化的爆炸超压稀疏重构模型对现场爆炸超压场进行物理增强重构；其中，爆炸超压稀疏重构模型包括稀疏增强模块、特征辨识模块、去噪模块以及输出模块。本发明的稀疏重构方法，重构精度高、泛化能力强、效率高，能够实现在复杂多维度、多尺度的场景下对爆炸冲击的稀疏超压数据的全流场高精度重构。
本发明授权面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向稀疏观测的爆炸超压场物理增强重构方法，其特征在于，该方法利用预训练并优化的爆炸超压稀疏重构模型对现场爆炸超压场进行物理增强重构；其中，爆炸超压稀疏重构模型包括稀疏增强模块、特征辨识模块、去噪模块以及输出模块； 稀疏增强模块通过设置全连接层，实现对输入的稀疏观测数据的上采样扩充增强； 特征辨识模块构建由堆叠的若干图卷积层以及一个通道注意力层构成，通道注意力层包括串联的池化层、第一卷积层、ReLU激活层和第二卷积层，池化层的输入为上采样扩充增强的结果，对第二卷积层的输出进行Sigmoid操作后与上采样扩充增强的结果点乘，点乘得到的含噪信息作为通道注意力层的输出； 去噪模块包括噪声特征识别层、混合特征提取与识别层，噪声特征识别层包括串联的第三卷积层、第四卷积层、LSTM层、第五卷积层、第六卷积层，混合特征提取与识别层包括串联的第七至第十二卷积层，第三卷积层的输入为含噪信息，含噪信息与第六卷积层的输出拼接后作为第七卷积层的输入，第十二卷积层输出去噪信息； 输出模块包括串联的反卷积层和ReLU激活层，反卷积层的输入为去噪信息，ReLU激活层的输出重构结果。
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