武汉鼎元同立科技有限公司刘宇超获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉鼎元同立科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的Modelica机理模型隐私计算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：CN116166958B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211412325.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于神经网络的Modelica机理模型隐私计算方法及系统是由刘宇超设计研发完成，并于2022-11-11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Modelica机理模型隐私计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的Modelica机理模型隐私计算方法及系统，涉及软件工程技术领域，包括：判断用户输入的采样区间是否合法，若合法，则针对采样区间进行间隔采样，得到各采样值，并输入经验公式得到总样本，对总样本做抽稀处理，得到训练样本和过拟合样本；基于训练样本对神经网络进行拟合训练，得到训练后的神经网络；基于过拟合样本对训练后的神经网络进行拟合训练，得到过拟合的神经网络模型；修改Modelica机理模型编译器，将经验公式替换为过拟合的神经网络模型，为用户计算并输出仿真结果。本发明对于用户特定工况下输入的采样区间，得到过拟合的神经网络模型，满足用户的仿真需求，避免经验公式的泄露。
本发明授权一种基于神经网络的Modelica机理模型隐私计算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Modelica机理模型隐私计算方法，其特征在于，包括： 判断用户输入的采样区间是否合法，若合法，则针对所述采样区间进行间隔采样，得到各采样值； 将各采样值输入经验公式得到总样本，对所述总样本做抽稀处理，抽出部分作为训练样本，剩余部分作为过拟合样本； 基于所述训练样本对神经网络进行拟合训练，得到训练后的神经网络； 基于所述过拟合样本对训练后的神经网络再次进行拟合训练，得到过拟合的神经网络模型； 修改Modelica机理模型编译器，将所述经验公式替换为过拟合的神经网络模型，并根据过拟合的神经网络为用户计算并输出仿真结果。
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武汉鼎元同立科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道787号中国光谷科技会展中心2层A2020-14(自贸区武汉片区)；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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