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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练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：CN121436100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202512024859.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练方法是由孙登第;周晓雅;王逍;罗斌设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练方法，偏微分方程PDE数据组成混合数据集，构建大规模PDE神经算子，通过时空编码器将预处理后的PDE数据映射到潜在表示空间，频率分解模块对其进行频率空间映射，频率分解模块包括并行的高频分支和低频分支，分别得到高频特征与低频特征；多频融合模块GFM通过门控机制自适应融合高频特征和低频特征；最终通过预测头对融合后特征进行处理，得到最终输出特征，即预测的下一时间步的物理特征。本发明首次引入显式频率划分与高频增强机制，通过将输入场分解为低频与高频两部分，分别采用低频分支高频分支进行处理，使得模型能够同时兼顾全局趋势建模与局部梯度细节重建。

本发明授权基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高频增强模块的大规模PDE神经算子预训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取不同的分辨率、变量数量和几何形状的偏微分方程PDE数据，偏微分方程PDE数据包括航空航天中的机翼绕流分析二维纳维-斯托克斯方程、污染物扩散反应-扩散方程和海洋环流预测浅水方程，建立混合数据集，并将混合数据集中各PDE数据经进行预处理； 步骤2、将预处理后的数据输入大规模PDE神经算子，大规模PDE神经算子包括时空编码器、频率分解模块FDM、多频融合模块GFM和预测头； 通过时空编码器将预处理后的PDE数据映射到潜在表示空间，得到PDE潜在表示，PDE潜在表示接着输入至频率分解模块FDM进行频率空间映射，频率分解模块FDM中包括并行的高频分支FDM-HF和低频分支FDM-LF，分别得到高频特征与低频特征； 多频融合模块GFM通过门控机制自适应融合高频特征和低频特征；最终通过预测头对融合后特征进行处理，输出预测的下一时间步物理特征。

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