中山大学苏坤华获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及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：CN114547956B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210142653.8，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及介质是由苏坤华;陈楠;李智洪;陶钧设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及介质，该方法包括：基于局部流场中连接数据块中粒子的高阶依赖关系和分布情况信息，构建分布矩阵；对分布矩阵进行聚合处理，将分布矩阵中的粒子由高阶状态聚合到高阶节点上，得到聚合矩阵；基于全局流场下聚合矩阵中粒子之间的转移关系，构建概率转移矩阵；基于分布矩阵、聚合矩阵和概率转移矩阵，构建三层高阶网络模型；对三层高阶网络模型进行优化处理，并基于优化后的模型生成流场表示结果。本发明通过建立三层高阶网络模型并对模型进行优化，能够在全局流场下提升流场可视化结果展示质量。本发明作为一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及介质，可广泛应用于流场可视化技术领域。
本发明授权一种基于高阶网络的流场表示方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶网络的流场表示方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于局部流场中连接数据块中粒子的高阶依赖关系和分布情况信息，构建分布矩阵； 对分布矩阵进行聚合处理，将分布矩阵中的粒子由高阶状态聚合到高阶节点上，得到聚合矩阵； 聚合矩阵A只包含二进制值01，且将第j个高阶状态分配给第i个高阶节点，则聚合矩阵A的元素Ai,j＝1；根据只有共享相同当前数据连接块的高阶状态才能聚合到同一个高阶节点上的定义并且由于每个高阶状态的粒子只能被聚合到一个高阶节点上，确定聚合矩阵A的每一列都是一个单向量，输出聚合矩阵A； 基于全局流场下聚合矩阵中粒子之间的转移关系，构建概率转移矩阵； 基于分布矩阵、聚合矩阵和概率转移矩阵，构建三层高阶网络模型； 对三层高阶网络模型进行优化处理，并基于优化后的模型生成流场表示结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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