南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院周锦林获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院申请的专利一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割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：CN119849235B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411806223.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割方法是由周锦林;胡文;夏泽华;郝梅朵;包文清设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割方法，构建并训练深度学习模型，用于识别电磁仿真区域中的关键区域与非关键区域；训练过程采用标注数据集并使用交叉验证方法优化模型性能；对关键区域采用全波求解法进行仿真，得到关键区域的场分布；对非关键区域采用高频近似法进行仿真，仿真出入射波被物体表面反射后产生的电磁场；在关键区域与非关键区域的边界处生成动态边界条件，确保场值的续性与一致性。本发明在大规模电磁仿真场景中，通过深度学习与混合求解策略的结合，实现了计算资源的优化配置，将有限的计算力聚焦于高精度需求区域，显著提升了仿真效率与整体性能。
本发明授权一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电磁仿真多尺度区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建并训练深度学习模型，用于识别电磁仿真区域中的关键区域与非关键区域；训练过程采用标注数据集并使用交叉验证方法优化模型性能； 2对关键区域采用全波求解法进行仿真，得到关键区域的场分布； 3对非关键区域采用高频近似法进行仿真，仿真出入射波被物体表面反射后产生的电磁场； 4在关键区域与非关键区域的边界处生成动态边界条件，确保场值的续性与一致性； 所述步骤4实现过程如下： 根据关键区域和非关键区域，使用加权多项式插值对边界区域场值进行加权平均；在边界处，关键区域的场值为f1x，非关键区域的场值为f2x，用加权多项式表示边界处的场值fx，其形式为： fx＝wxf1x+1-wxf2x 其中，wx是权重函数，使用二次插值对权重函数进行设计： 其中，x1和x2分别是边界的两侧位置，权重函数会随着位置的变化在边界处实现连续的过渡。
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