买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海市建筑科学研究院有限公司申请的专利基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估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：CN116796246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310792033.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估方法是由徐佳琦;王明谦;许清风;赵荣欣;王卓琳;陈溪设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估方法，其包括：使用数据采集设备收集木质结构表面的ECDRM数据；将ECDRM数据预处理后输入到物理信息神经网络模型中，得到木质结构的损伤类型以及程度的识别结果；通过图形界面展示损伤类型以及程度的识别结果。本方法通过ECDRM数据采集、模型训练与测试、结果分析与可视化、在线监测与预警等多个环节，实现了对木质结构损伤的全面监测，为实际应用提供了有力支持。同时，本发明还具有很强的可扩展性和实用性，可以应用于其他类型的结构损伤检测领域。

本发明授权基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的木质结构损伤检测与评估方法，其包括： 使用数据采集设备收集木质结构表面的电子控制钻孔阻力测量数据； 将电子控制钻孔阻力测量数据预处理后输入到物理信息神经网络模型中，得到木质结构的损伤类型以及程度的识别结果； 通过图形界面展示损伤类型以及程度的识别结果； 所述物理信息神经网络模型包括串联的一维卷积神经网络以及物理信息增强损失网络，其中： 一维卷积神经网络自输入至输出依次为：卷积层、批量规范化层、泄露修正线性化单元、最大池化层、卷积层、批量规范化层、泄露修正线性化单元、最大池化层； 所述物理信息增强损失网络对所述一维卷积神经网络的输出特征进行处理，其自输入至输出依次包括全连接层、批量规范化层、泄露修正线性单元、丢弃正则化层、全连接层； 所述物理信息增强损失网络的输出经过softmax函数处理得到识别结果； 在训练所述物理信息神经网络模型的过程中，采用的损失函数为：；其中，为交叉熵损失，是物理信息约束损失，定义为: ； 式中，是节点个数，是约束损失值，定义为： ； 式中，是交叉熵损失，定义为： ； 式中，表示样本的标签，正类为1，负类为0；表示样本预测为正类的概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海市建筑科学研究院有限公司，其通讯地址为：200032 上海市徐汇区宛平南路75号一楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。