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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置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：CN118862974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410888383.4，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置是由陈昊;罗志强;刘畅;应旻;江乐旗;赵金龙设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置，涉及高温合金晶粒尺寸测量技术领域，该方法通过在改进GAN生成虚拟样本来扩展样本集规模的同时，引入质量预测机制以提高生成虚拟样本的质量，并通过筛选机制，即根据虚拟误差和真实误差的差值，筛选生成的虚拟样本，保证了样本的平衡分布。本申请解决了现有技术中所面临的样本数量稀缺且分布不平衡所导致超声预测模型预测效果差的问题，能够对晶粒尺寸做出准确的预测。

本发明授权超声预测网络训练方法、晶粒尺寸超声预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种超声预测网络训练方法，其特征在于，所述超声预测网络训练方法包括： 获取若干个原始样本；每一所述原始样本包括：高温合金试样的原始晶粒尺寸以及对应的原始超声特征参数； 利用所述原始超声特征参数训练生成对抗网络，得到生成对抗模型；所述生成对抗网络包括生成器、质量评价机制和判别器；在GAN中引入针对概率分布差异的质量评价机制，定义指标η评估生成器生成的训练阶段超声特征参数与所述原始超声特征参数之间的差异，如果η大于设定的阈值，则将生成器生成的训练阶段超声特征参数输入判别器中继续训练，如果η小于设定的阈值，则删除生成器生成的训练阶段超声特征参数；式中，M表示数据集P和Q的属性数量，Dkl表示两个概率分布之间的接近程度；i表示数据集中的第几个属性，Pi、Qi表示数据集P、Q第i个属性的具体值； 利用生成对抗模型中的生成器，生成虚拟超声特征参数； 获取虚拟样本；所示虚拟样本包括：虚拟超声特征参数和虚拟晶粒尺寸；所述虚拟晶粒尺寸由所述虚拟超声特征参数输入机器学习算法模型获得；所述机器学习算法模型由所述原始晶粒尺寸和所述原始超声特征参数训练得到； 根据虚拟误差和真实误差的差值筛选所述虚拟样本，得到筛选样本；所述虚拟误差是通过所述虚拟样本输入超声预测网络后的输出与所述虚拟晶粒尺寸确定的；所述真实误差是通过所述原始样本输入超声预测网络后的输出与所述原始晶粒尺寸确定的； 利用所述筛选样本和所述原始样本训练超声预测网络，得到晶粒尺寸超声预测模型； 所述晶粒尺寸超声预测模型为： 式中，FX表示预测的晶粒尺寸，K表示决策树的个数，X表示输入的超声特征参数，表示决策树模型。

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