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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模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：CN115908742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211522357.7，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模方法是由阳龙;刘若男;沈扬设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模方法，步骤如下：采用显微CT分层扫描砂样得到不同层的切片图像，通过基于语义分割的颗粒轮廓提取方法分割出各个砂颗粒不同层的切片数据集，并采用生成对抗神经网络算法，构建鉴别器D与生成器G，反复对抗，直至纳什平衡，生成不同层砂颗粒切片图像，并将生成的不同层砂颗粒切片图像进行重构堆积，得到颗粒表面形貌信息离散点云坐标，并采用针对颗粒表面点x，y，z的N阶球谐函数进行三维重构，则得到随机生成的滩涂砂颗粒三维重构模型。本发明采用深度学习中的生成对抗神经网络进行滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模，解决了砂颗粒随机生成的难题，具有精确性与先进性。

本发明授权基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗神经网络的滩涂砂颗粒随机生成与精细化建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、挑选滩涂砂颗粒置于容器中，使得每个滩涂砂颗粒均被塑料薄片分离； S2、采用显微CT分层扫描滩涂砂颗粒得到各个滩涂砂颗粒不同层的切片图像，通过基于语义分割的颗粒轮廓提取方法分割出各个滩涂砂颗粒不同层的切片数据集； S3、采用生成对抗神经网络算法，构建鉴别器D与生成器G，将分割出各个滩涂砂颗粒不同层的切片数据集作为训练数据集输入生成器G，鉴别器D结合与真实数据集相关的综合加权评价指标，对生成器G生成的砂颗粒切片图像合理性进行判别，不合理则不予输出并反馈至生成器G再次训练优化，直至生成器G生成的滩涂砂颗粒切片图像成功通过鉴别器D的判别，生成器G满足最小，鉴别器D满足最大，达到纳什均衡，满足以下目标函数： 予以输出， 式中，z1表示噪音变量，表示给定的分布，pdata表示样本的真实分布，表示神经网络，通过输入噪音变量z1，可以映射出Dx表示神经网络，输入数据为真实数据或输出数据为0到1的实数；表示输入后的神经网络，表示真实数据期望，表示生成数据期望，表示生成器G损失函数，表示鉴别器D损失函数，VD,G表示目标函数；表示目标函数的最优化处理； S4、将生成对抗神经网络算法生成的不同层滩涂砂颗粒切片图像进行重构堆积，得到颗粒表面形貌信息离散点云坐标，并采用针对颗粒表面点x，y，z的N阶球谐函数进行三维重构，可得到随机生成的滩涂砂颗粒三维重构模型。

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