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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种核素扩散模型训练、预测方法、系统以及可读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：CN119357659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411322238.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种核素扩散模型训练、预测方法、系统以及可读介质是由汪建业;李夏娟;张子恒;陈春花;阮方设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核素扩散模型训练、预测方法、系统以及可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及核素扩散预测技术领域，尤其是一种核素扩散模型训练、预测方法、系统以及可读介质。本发明提出的一种核素扩散预测方法，首先将采集的时序数据转换成马尔科夫转移场图像，然后通过预处理模块对马尔科夫转移场图像进行重构，以获取更能彰显特征信息的重构数据；再将重构数据输入DDPM网络进行处理，生成预测时间段上的放射性核素扩散图像；DDPM网络输出的放射性核素扩散图像，实际上就是预测时间段上的时序数据预测值对应的马尔科夫转移场图像，通过该放射性核素扩散图像的马尔科夫逆编码，便可得到。本发明中，核素扩散模型基于马尔科夫转移场图像进行预测，对输入数据的特征考虑更加全面，预测结果更加精确。

本发明授权一种核素扩散模型训练、预测方法、系统以及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种核素扩散模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： SA1、构建基础模型、第一数据集和第二数据集； 第一数据集用于存储缺失部分时间点的时序数据；第二数据集用于存储完整且标注有放射性核素扩散图像的时序数据；时序数据包含监测区域在多个连续的监测时间点上采集的监测对象；监测对象包括放射性核素浓度； 基础模型包括预处理模块和DDPM网络，预处理模块的输入为核素扩散模型的输入，DDPM网络的输出即为核素扩散模型的输出；预处理模块用于对输入的马尔科夫转移场图像进行重构，DDPM网络基于重构的马尔科夫转移场图像生成预测时间段上的马尔科夫转移场图像； SA2、将第一数据集和第二数据集中的时序数据均处理为马尔科夫转移场图像； SA3、在第一数据集上训练预处理模块至收敛； SA4、从第二数据集抽取第二训练样本，对第二训练样本的时序数据进行缺失处理后在转换为马尔科夫转移场图像，作为缺失样本； SA5、将缺失样本经预处理模块处理得到模糊图像，DDPM网络对模糊图像进行处理得到预测的放射性核素扩散图像，作为预测值； SA6、将第二训练样本关联的放射性核素扩散图像作为真实值，结合预测值和真实值计算损失； SA7、判断损失是否收敛；否，则通过损失反向传播更新DDPM网络，然后返回步骤SA4；是，则固定基础模型作为核素扩散模型。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。

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