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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法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：CN120995802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511516694.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法是由陶袁钦;曾少翔;孙宏磊;潘孙珏徐;姜叶翔;羊逸君设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法，S1.伺服支撑数据模拟模块，采用支撑轴力伺服系统的伺服支撑力与墙体变形响应数据，构建伺服支撑–墙体变形数据集；S2.变形预测代理模型模块，构建并优化TabPFN模型，变形预测代理模型根据输入的伺服支撑力快速预测基坑开挖引起的墙体变形，获得墙体变形预测结果；S3.跨阶段多目标优化模块，构建融合差分进化算法的多目标优化框架，并设定多个目标，将S2中获得的墙体变形预测结果输入多目标优化框架中，协同优化墙体最大变形控制与伺服力卸载风险，获得全局最优组合。该方法是面向基坑工程的多阶段、多目标伺服支撑优化控制方法。

本发明授权基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TabPFN模型与支撑轴力伺服系统的基坑变形控制方法，其特征是：步骤如下： S1.伺服支撑数据模拟模块, 基于有限元模拟，采用支撑轴力伺服系统的伺服支撑力与墙体变形响应数据，构建伺服支撑–墙体变形数据集； S2.变形预测代理模型模块， 构建并优化TabPFN模型，获得优化后的变形预测代理模型，所述变形预测代理模型根据输入的伺服支撑力快速预测基坑开挖引起的墙体变形，获得墙体变形预测结果， 其中，优化变形预测代理模型的步骤包括： S21.合成数据预训练模块, 通过在数百万个由结构因果模型生成的合成任务，获得合成数据集预训练TabPFN模型，获得训练后的TabPFN模型，使TabPFN模型的Transformer特征提取器学习结构模式； S22.双向混合稀疏注意力特征提取模块， 在S21中训练后TabPFN模型的Transformer特征提取器中引入双向注意力机制，并在双向注意力机制基础上，引入支持样本裁剪机制和局部–全局混合型稀疏注意力机制，获得优化后的TabPFN模型； S23.小样本推理模块， 将S1中伺服支撑–墙体变形数据集输入S22中优化后的Transformer特征提取器中进行编码，编码后进行小样本推理，获得预测墙体变形结果, S3.跨阶段多目标优化模块, 构建融合差分进化算法的多目标优化框架，并设定多个目标，将S2中获得的墙体变形预测结果输入多目标优化框架中，协同优化墙体最大变形控制与伺服力卸载风险，获得全局最优组合。

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