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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种发动机系统重量预测方法、系统、设备及存储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：CN120893017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511430029.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种发动机系统重量预测方法、系统、设备及存储介质是由雷天扬;向竹;杨克巍;杨志伟;姜江;李际超;陈刚设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发动机系统重量预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于发动机系统重量预测领域，具体涉及一种发动机系统重量预测方法、系统、设备及存储介质，将发动机设计参数以及设计参数对应的系统重量建立映射关系，得到原始数据组；然后输入生成对抗网络中训练，通过生成器生成的评价值和判别器生成的判别值进行优化，得到优化生成对抗网络；生成训练数据组，将其输入神经网络模型中，得到损失值，通过最小化损失值得到优化神经网络模型，并提取潜在特征；将潜在特征输入预测模型中，最小化目标函数，得到最优预测模型，将实际发动机设计参数输入优化预测模型中，得到实际系统重量。本发明在发动机设计数据稀缺条件下，可通过增强训练样本并提取潜在特征从而显著提升发动机重量预测的预测准确率。

本发明授权一种发动机系统重量预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种发动机系统重量预测方法，其特征是，包括： 获取发动机设计参数以及设计参数对应的系统重量； 将所述发动机设计参数以及设计参数对应的系统重量建立映射关系，得到原始数据组； 将所述原始数据组输入生成对抗网络中，得到生成数据组，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，对生成器设置约束条件以使所述生成器对所述生成数据组进行评价，得到评价值，所述判别器对所述生成数据组进行判别得到判别值，根据所述判别值和所述评价值，对生成对抗网络进行优化，得到优化生成对抗网络； 根据所述优化生成对抗网络以及原始数据组，得到优化生成数据组，将所述优化生成数据组和原始数据组合并为训练数据组； 将所述训练数据组输入神经网络模型中，提取隐藏层特征，将所述隐藏层特征输入到激活函数，得到输出值，根据所述输出值和真实值，计算得到损失值，通过最小化损失值优化神经网络模型的模型参数，得到优化神经网络模型，所述真实值为训练数据组中的系统重量； 根据所述优化神经网络模型以及训练数据组，得到潜在特征； 将所述潜在特征输入预测模型中，得到预测值，根据所述预测值以及真实值，构建目标函数，获取目标函数的目标值最小时的调整参数，根据所述调整参数优化预测模型，得到优化预测模型； 将实际发动机设计参数输入优化预测模型中，得到实际系统重量。

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