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龙图腾网获悉中国科学院高能物理研究所申请的专利基于人工智能的光束线站传感图像生成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：CN120807693B 。

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：202511292275.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于人工智能的光束线站传感图像生成方法及系统是由李鹏程;张苗;张一;屈三强设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的光束线站传感图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的光束线站传感图像生成方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：获取历史调节参数数据和对应的光束成像结果；构建多维流形特征空间，对光束成像结果应用多尺度分解，执行非线性特征变换，并根据信息熵分布动态调整特征采样密度；实现拓扑保持特征融合，建立特征对齐映射，应用拓扑保持融合算法，执行梯度流平滑处理；训练深度生成模型，构建生成器和判别器网络，通过对抗学习优化模型参数；根据输入的实际调节参数生成对应的光束成像预测结果，多维流形特征空间构建和拓扑保持特征融合技术，建立了光束线站调节参数与成像结果之间的高精度映射关系，理论时间复杂度降至O1，预计可大幅缩短试错调整的时间。

本发明授权基于人工智能的光束线站传感图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的光束线站传感图像生成方法，其特征在于，包括： 获取历史调节参数数据和对应的光束成像结果； 构建多维流形特征空间，包括： 对所述光束成像结果应用多尺度分解，获取不同分辨率下的特征图； 对所述不同分辨率下的特征图执行非线性特征变换，得到多层次特征表示； 根据所述光束成像结果的信息熵分布，动态调整特征采样密度，形成自适应特征表示； 实现拓扑保持特征融合，包括： 建立所述多层次特征表示之间的空间对应关系，生成特征对齐映射； 基于所述特征对齐映射，对重叠区域应用拓扑保持融合算法，保持特征结构不变性； 对融合边界区域执行梯度流平滑处理，消除特征不连续性； 训练深度生成模型，包括： 构建包含生成器和判别器的深度学习网络； 使用所述历史调节参数数据作为输入，所述拓扑保持特征融合结果作为目标输出，训练所述生成器； 通过对抗学习方式优化所述生成器和所述判别器，获得具有高精度映射关系的生成模型； 基于所述生成模型，根据输入的实际调节参数，生成对应的光束成像预测结果，所述光束成像预测结果用于光束线站调节或用户参考。

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