深空探测实验室(天都实验室);深空探测科技(北京)有限责任公司杨思亮获国家专利权
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龙图腾网获悉深空探测实验室(天都实验室);深空探测科技(北京)有限责任公司申请的专利基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策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：CN121094007B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511306778.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策方法及装置是由杨思亮;徐暠;姜亦宸;陈琦;任筱强设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及近月空间决策技术领域，提供了一种基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策方法及装置。该方法通过对获取的多源异构数据进行任务标记嵌入处理，为输入序列添加任务标记；利用Transformer模型对输入序列进行编码得到共享表达，自共享潜在空间获取包括目标任务标记的目标共享表示，使用自适应解码器对目标共享表示进行解码得到输出序列，并使用目标任务头基于输出序列确定目标近月空间决策，能够集高效多任务处理与精确不确定性量化于一体，提高了近月空间决策的效率和可靠性。
本发明授权基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务统一神经网络模型的近月空间决策方法，其特征在于，包括： 获取多源异构数据；所述多源异构数据至少包括近月空间数据和月球表面数据； 对所述多源异构数据进行预处理及任务标记嵌入处理，得到标记后的输入序列；所述任务标记用于标识不同的近月空间决策任务； 利用Transformer模型的共享编码器基于所述标记后的输入序列得到共享表示；每一共享表示中至少包括本共享表示的任务标记； 自共享潜在空间获取包括目标任务标记的目标共享表示；所述目标任务标记与目标近月空间决策任务对应； 使用Transformer模型的自适应解码器对所述目标共享表示进行解码，得到输出序列； 使用Transformer模型的多任务头中的目标任务头基于所述输出序列确定目标近月空间决策； 其中，所述目标任务头与目标近月空间决策任务对应；所述共享编码器、所述自适应解码器和目标任务头中的各线性层均为贝叶斯线性层。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深空探测实验室(天都实验室);深空探测科技(北京)有限责任公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市蜀山区中安创谷科技园二期F1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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