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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测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：CN119989876B 。

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：202510004333.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测方法是由盛冠群;胡洋宁;谈云志;周彬;王龙;孟荣华;蔡征龙;汤婧设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测方法在说明书摘要公布了：基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测方法，包括以下步骤：模拟带有白蚁巢的土石坝结构复的杂地质模型，利用有限差分方法FDTD生成对应的b‑scan数据和地下介电常数数据作为模拟数据集；构建一个具有多尺度级联卷积MSC和高效通道注意力机制ECA的MSCCEAUNet网络，将由步骤一模拟生成的复杂地质模型数据输入到MSCCEAUNet网络中训练；加入不同信噪比的高斯噪音和随机介质扰动数据对MSCCEAUNet再一次进行训练，根据模型的训练情况，优化MSCCEAUNet结构，提升模型的抗干扰能力和鲁棒性；将满足探地雷达的麦克斯韦方程组的物理信息约束的物理残差方程作为物理损失函数融入MSCCEAUNet框架，实现数据与物理的联合驱动反演。

本发明授权基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测方法在权利要求书中公布了：1.基于MSCCEAUNet和物理约束联合驱动的土石坝白蚁巢探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：模拟带有白蚁巢的土石坝结构复的杂地质模型，利用有限差分方法FDTD生成对应的b-scan数据和地下介电常数数据作为模拟数据集； 步骤二：构建具有多尺度级联卷积MSC和高效通道注意力机制ECA的MSCCEAUNet网络，将由步骤一模拟生成的复杂地质模型数据输入到MSCCEAUNet网络中训练； 步骤三：加入不同信噪比的高斯噪音和随机介质扰动数据对MSCCEAUNet再一次进行训练，根据模型的训练情况，优化MSCCEAUNet结构，提升模型的抗干扰能力和鲁棒性； 步骤四：将满足探地雷达的麦克斯韦方程组的物理信息约束的物理残差方程作为物理损失函数融入MSCCEAUNet框架，实现数据与物理的联合驱动反演； 步骤五：再一次加入不同信噪比的高斯噪音和随机介质扰动的数据进行数据和物理联合驱动训练，并且确定MSCCEAUNet的数据损失，物理损失和结构相似性损失各部分的最优权重； 在步骤四中，进行模型和物理信息约束联合驱动时，采用以下步骤： 步骤4-1首先将满足探地雷达电磁波传播方程的电场和磁场传播的麦克斯韦方程进行解耦； 采用的麦克斯方程如下： ； ； 式中，表示磁场旋度，表示电场的旋度，表示介电常数，表示电流密度，表示磁导率； 步骤4-2将解耦后的麦克斯韦方程和预测的电场和介电常数结合，构建满足电磁波传播方程的物理残差公式； 所构建的物理残差公式为： ； 式中，E是电场，是导电率，是介电常数，是磁导率，是电场源项； 步骤4-3将构建好的物理残差公式作为物理损失函数融入MSCCEAUNet框架，实现数据和物理的联合驱动反演，保证MSCCEAUNet模型的总损失损失降到最低。

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三峡大学，其通讯地址为：443002 湖北省宜昌市大学路8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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