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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元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计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：CN114417497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202111587543.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法是由张小亚;彭伟;张俊;姚雯设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法，该方法用于卫星组件布局板温度场重构计算，该方法包括：步骤S1：构建内嵌物理知识的神经网络；步骤S2：利用元学习训练神经网络，获取神经网络的元初始化参数；步骤S3：神经网络加载元初始化参数，利用测点温度重构待测卫星组件布局板的温度场，并利用测点温度构建损失函数，通过训练最小化损失函数得到最优的性能参数，从而获取待测卫星组件布局板的温度场的最优代理模型。由此，在该方法中，可以通过较少的样本参数，并降低计算数据成本，能够在较短的时间内对卫星组件布局板温度场进行有效地重构计算。

本发明授权基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的内嵌物理知识的神经网络初始化设计方法，其特征在于，所述方法用于卫星组件布局板温度场重构计算，所述方法包括： 步骤S1：构建内嵌物理知识的神经网络； 步骤S2：利用元学习训练所述神经网络，获取所述神经网络的元初始化参数； 步骤S3：所述神经网络加载所述元初始化参数，利用测点温度重构待测卫星组件布局板的温度场，并利用测点温度构建损失函数，通过训练最小化所述损失函数得到最优的性能参数，从而获取所述待测卫星组件布局板的温度场的最优代理模型； 在所述方法中，所述待测卫星组件布局板的温度满足如下控制方程： ； 其中，边界：或或； 在上述公式中，表示强度分布，表示区域内的热传导系数，表示等温边界或对流边界的温度值，并且，在执行所述方法之前，提前获取部分测点温度值； 所述强度分布存在于分布范围内， 在所述步骤S2中包括，在所述分布范围内随机采样得到一个测试值，并将其视为高阶先验信息，并利用每一次采样构建如下内嵌物理知识的损失函数： ，其中， ，或者， 其中，和均表示权重参数。

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