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龙图腾网获悉上海引昱数字科技集团有限公司申请的专利一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法及系统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：CN120196672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510677710.6，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法及系统是由刘曜齐设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字孪生建模领域，且公开了一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法及系统，包括采集目标物理系统多维感知数据，通过异构数据融合模块对传感器原始数据进行格式统一与归一化处理，结合结构化嵌入算法构建用于神经网络建模的高维输入特征集；对构建的输入特征集进行稳定性预评估，采用扰动敏感度分析机制筛选核心特征；引入动态残差反馈机制对初步孪生模型进行增强训练，通过图神经网络对不同部件的时空依赖关系进行建模；在模型训练过程中实时追踪可视化表现的稳定性指标；根据最终孪生模型输出的多维可视化结果，结合工业场景语义规则库进行解读。本发明具备提升工业场景中孪生模型实用性的优点。

本发明授权一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的数字孪生可视化建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标物理系统多维感知数据，通过异构数据融合模块对传感器原始数据进行格式统一与归一化处理，结合结构化嵌入算法构建用于神经网络建模的高维输入特征集； 对构建的输入特征集进行稳定性预评估，采用扰动敏感度分析机制筛选核心特征，结合时序卷积网络提取系统行为特征，生成初步孪生模型结构； 引入动态残差反馈机制对初步孪生模型进行增强训练，通过图神经网络对不同部件的时空依赖关系进行建模，并结合扰动注入式训练策略； 在模型训练过程中实时追踪可视化表现的稳定性指标，并依据指标反馈动态调整可视化交互层的参数设置； 根据最终孪生模型输出的多维可视化结果，结合工业场景语义规则库进行解读，自动生成可解释性分析报告； 采用扰动敏感度分析机制筛选核心特征过程为： 在不引入任何扰动的情况下，将高维输入特征集输入初步构建的神经网络模型，获取系统输出作为基准响应结果；针对每一个输入特征，依次施加微小扰动，扰动范围依据特征的数值范围设定；记录每次扰动引起的输出变化，构建特征—输出变化映射关系：对每个特征，统计扰动对应的输出变化幅度，计算扰动敏感度指标； 通过图神经网络对不同部件的时空依赖关系进行建模，并结合扰动注入式训练策略过程为： 将目标物理系统建模为图结构；引入权重表示边的强度；为每个节点分配特征向量；利用图神经网络进行信息传播与聚合，每个节点通过邻接节点的特征聚合更新自身状态。

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