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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利模型训练方法、装置、弓网系统仿真方法、装置、介质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：CN120145868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510367007.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权模型训练方法、装置、弓网系统仿真方法、装置、介质是由宋洋;李奥凯;王惠;刘志刚设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、弓网系统仿真方法、装置、介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、装置、弓网系统仿真方法、装置、介质，涉及弓网仿真技术领域，该方法通过获取训练样本集，构造包括物理损失函数的目标损失函数，通过物理损失函数约束弓网仿真模型的输出符合物理规律，最后根据训练样本集训练弓网仿真模型，通过最小化目标损失函数得到训练完成的弓网仿真模型。通过在目标损失函数中加入物理损失函数，可以实现对弓网仿真模型输出的物理规律约束，可以达到提高弓网仿真模型预测准确性的效果。

本发明授权模型训练方法、装置、弓网系统仿真方法、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集；训练样本集包括多个训练样本，训练样本包括输入特征和样本标签，输入特征包括初始仿真参数以及对弓网系统进行有限元仿真后多个连续时间步的弓网仿真结果，样本标签包括多个连续时间步后一时间步的弓网仿真结果； 构造弓网仿真模型的目标损失函数；目标损失函数包括物理损失函数，物理损失函数用于约束弓网仿真模型的输出符合物理规律； 根据训练样本集训练弓网仿真模型，通过最小化目标损失函数得到训练完成的弓网仿真模型； 弓网仿真结果包括状态矩阵、外力矩阵、质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，物理损失函数包括： ； 其中，为物理损失函数的损失值，为训练样本总数，表示第个训练样本，为物理损失项，，表示根据弓网仿真模型和第个训练样本的输入特征得到的状态矩阵，表示根据弓网仿真模型和第个训练样本的输入特征得到的外力矩阵，表示根据弓网仿真模型和第个训练样本的输入特征得到的质量矩阵，表示根据弓网仿真模型和第个训练样本的输入特征得到的阻尼矩阵，表示根据弓网仿真模型和第个训练样本的输入特征得到的刚度矩阵； 弓网仿真模型包括依次连接的时间卷积网络、长短期记忆网络、多头注意力机制、全连接网络。

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西南交通大学，其通讯地址为：611756 四川省成都市郫都区犀安路999号；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”。