四川大学谢罗峰获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法和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：CN119514318B 。
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：202411399206.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法和系统是由谢罗峰;邹依伶;王晓悦;李蓥莹设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法和系统，本发明涉及拓扑结构生成技术领域，该方法包括将核反应堆的初始拓扑结构输入到变分自编码器的编码器结构中得到第一隐变量；将核反应堆的目标性能输入到映射模型得到第二隐变量；融合第一隐变量和第二隐变量得到融合隐变量；对融合隐变量进行随机操作得到多个随机隐变量；将融合隐变量、多个随机隐变量输入到变分自编码器的解码器结构得到核反应堆的目标拓扑结构。
本发明授权基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于变分自编码器的拓扑结构的生成方法，其特征在于，包括： 将核反应堆的初始拓扑结构输入到变分自编码器的编码器结构中得到第一隐变量； 将核反应堆的目标性能输入到映射模型得到第二隐变量； 融合第一隐变量和第二隐变量得到融合隐变量； 对融合隐变量进行随机操作得到多个随机隐变量； 将融合隐变量、多个随机隐变量输入到变分自编码器的解码器结构得到核反应堆的目标拓扑结构，所述将融合隐变量、多个随机隐变量输入到变分自编码器的解码器结构得到核反应堆的目标拓扑结构包括： 将融合隐变量、多个随机隐变量输入到变分自编码器的解码器结构得到核反应堆的融合拓扑结构、多个随机拓扑结构； 基于卷积神经网络模型对核反应堆的目标性能、核反应堆的融合拓扑结构、多个随机拓扑结构进行判断得到核反应堆的融合拓扑结构与核反应堆的目标性能的差异程度、每一个随机拓扑结构与核反应堆的目标性能的差异程度； 将融合拓扑结构和每一个随机拓扑结构中差异程度最小的拓扑结构作为目标拓扑结构。
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