清华大学步帆获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备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：CN120806016B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511286271.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备及介质是由步帆;杨顶辉;温瑨设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备及介质，在训练双相介质波动特征学习网络时，以储层物性参数为输入，预测样本双相孔隙介质弹性波传播模型的多个预测波方程系数，结合基于平面波分析的物理约束机制，根据预测频散衰减特征和样本双相孔隙介质弹性波传播模型的真实频散衰减特征之间的误差损失，调整双相介质波动特征学习网络的参数，通过反向传播使得网络具备更强的预测稳定性与物理一致性，保障双相介质波动特征学习网络输出的预测波方程系数同时兼顾数据精度和物理一致性要求，从而提升构建的目标双相孔隙介质弹性波传播模型的物理一致性、表达准确性和泛化能力。
本发明授权神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本数据集，所述样本数据集包括与样本双相孔隙介质弹性波传播模型关联的样本储层物性参数； 将所述样本数据集输入双相介质波动特征学习网络，输出所述样本双相孔隙介质弹性波传播模型的多个预测波方程系数； 基于所述多个预测波方程系数进行平面波分析，确定所述样本双相孔隙介质弹性波传播模型的预测频散衰减特征； 根据所述预测频散衰减特征和所述样本双相孔隙介质弹性波传播模型的真实频散衰减特征之间的误差损失，调整所述双相介质波动特征学习网络的参数，直至满足截止条件。
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