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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于有限测点的热源系统温度场实时重建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：CN114880921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210373464.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法是由龚智强;赵啸宇;李桥;周炜恩;张小亚设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法，包括：获取多个训练数据，训练数据包括监测数据和预测数据，监测数据包括一个组件布局中的多个监测点的位置及温度，预测数据包括相同组件布局中的至少一个预测点的位置及温度；构建基于向量映射的机器学习模型；利用训练数据训练基于向量映射的机器学习模型以拟合监测点的温度与预测点的温度之间的映射关系；利用训练后的机器学习模型进行预测点的温度预测。本发明的方法能够利用有限的监测点测量的温度得到组件布局下的其他位置的温度，实现不同组件布局下的预测点温度的快速预测和实时预测，减少组件布局区域中需要安装的温度传感器数量，降低传感器安装空间需求。

本发明授权基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法，其特征在于，包括： 获取多个训练数据，其中，所述训练数据包括监测数据和预测数据，所述监测数据包括一个组件布局中的多个监测点的位置及温度，所述预测数据包括相同组件布局中的至少一个预测点的位置及温度； 构建基于向量映射的机器学习模型； 利用所述训练数据训练所述基于向量映射的机器学习模型以拟合监测点的温度与预测点的温度之间的映射关系； 利用训练后的机器学习模型进行预测点的温度预测； 所述基于向量映射的机器学习模型为条件神经过程模型，所述条件神经过程模型包括：第一全连接神经网络、第二全连接神经网络和特征处理模块；所述第一全连接神经网络的输出连接所述特征处理模块，所述特征处理模块的输出连接所述第二全连接神经网络，所述第一全连接神经网络用于学习所述监测数据的特征，所述特征处理模块用于求取所述第一全连接神经网络输出的特征均值，所述第二全连接神经网络用于根据所述特征处理模块输出的特征均值预测预测点的温度；或者， 所述基于向量映射的机器学习模型为自注意力机制模型，所述自注意力机制模型包括：第一全连接神经网络、第二全连接神经网络、第三全连接神经网络、编码器和解码器；所述第一全连接神经网络的输出与所述编码器的输入连接，所述第二全连接神经网络的输出和所述编码器的输出分别与所述解码器的输入连接，所述解码器的输出与所述第三全连接神经网络的输入连接，所述第一全连接神经网络用于学习所述监测数据的特征，所述编码器用于根据自注意力机制对所述第一全连接神经网络输出的特征进行更新，所述第二全连接神经网络用于学习所述监测数据中监测点的位置的特征和所述预测数据中预测点的位置的特征，所述解码器用于根据自注意力机制对所述编码器输出的特征和所述第二全连接神经网络输出的特征生成预测点的特征，所述第三全连接神经网络用于根据所述解码器输出的特征预测预测点的温度。

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