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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法及装置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：CN120408840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510479253.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法及装置是由常海超;刘祖源;冯佰威;詹成胜;郑强;程细得设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法及装置，涉及三维建模的技术领域，方法包括：对第一维度的船型优化参数进行编码提取特征，得到第二维度的抽象特征表示，其中，第二维度低于第一维度；将抽象特征表示作为船型优化问题的优化变量，基于优化变量，构建船舶相关性能的数学模型；采用数学模型取代数值仿真工具参与到船型优化过程中，直至得到以抽象特征表示的优化结果；将优化结果反向映射解码为实际船型优化参数；根据船型优化参数，通过参数化生成对应的优化船型。本申请能够提高高维参数空间中的建模的效率。

本发明授权一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于船型优化参数抽象特征表示的模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 对第一维度的船型优化参数进行编码提取特征，得到第二维度的抽象特征表示，其中，所述第二维度低于所述第一维度，具体包括： 设定编码网络的结构，通过非线性映射和非线性激活函数完成对所述第一维度参数空间中的数据样本的编码，编码网络的结构表达式如下： ； 其中，H为所述抽象特征表示，，R为实数域，k为所述第二维度，n为样本数量，g·为非线性激活函数，W为权值矩阵，bm为偏置向量，X为所述第一维度参数空间中的数据样本对应的原始输入，，k小于d，d为所述第一维度； 引入损失函数衡量所述抽象特征表示与所述原始输入之间的误差，所述损失函数包括平方误差损失函数与交叉熵损失函数，其中，平方误差损失函数的表达式为： ； 所述交叉熵损失函数的表达式为： ； 其中，为误差值，为所述原始输入，为所述抽象特征表示； 在训练过程中，通过最小化所述损失函数，优化所述权值矩阵与所述偏置向量，以得到的所述抽象特征表示在信息表达上接近所述第一维度的船型优化参数的本质特征； 将所述抽象特征表示作为船型优化问题的优化变量，基于所述优化变量，构建船舶相关性能的数学模型； 采用所述数学模型取代数值仿真工具参与到船型优化过程中，直至得到以抽象特征表示的优化结果； 将所述优化结果反向映射解码为实际船型优化参数，具体包括： 通过线性映射完成从所述优化结果到所述船型优化参数的反向映射，得到所述实际船型优化参数； 通过训练所述线性映射中包含的输出权重矩阵，以所述优化结果与所述船型优化参数之间的差异最小化为目标，优化所述反向映射解码的过程； 根据所述船型优化参数，通过参数化生成对应的优化船型。

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