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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建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：CN116227339B 。

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：202211725538.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法是由龚智强;夏宇峰;李昱;张小亚;姜廷松设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法，包括：获取第一训练数据和第二训练数据；对训练数据进行预处理；构建深度学习神经网络模型；对深度学习神经网络模型进行随机初始化，利用第一训练数据对模型进行训练，重复多次初始化和训练过程，得到多个训练好的模型；确定待更新模型和辅助模型；将第二训练数据中的预设温度测点的温度输入辅助模型，计算预设温度测点的温度对应的预测温度场和预测不确定性；利用第一训练数据、第二训练数据及其对应的预测温度场和预测不确定性对待更新模型进行训练；进行卫星舱内温度场重建。本发明能够利用有限温度测点的温度实现卫星舱内温度场的快速重建，且所需的计算成本低。

本发明授权基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法，其特征在于，包括： 获取多个第一训练数据和多个第二训练数据，第一训练数据包括卫星舱内预设温度测点的温度及其对应的卫星舱内温度场，第二训练数据包括卫星舱内预设温度测点的温度，其中，利用预设温度测点上布置的温度传感器采集预设温度测点的温度； 对训练数据进行预处理，其中，对训练数据进行预处理包括：对卫星舱内电子设备布局区域进行网格划分，根据划分的网格数构建矩阵，分别利用矩阵表示卫星舱内预设温度测点的温度数据和卫星舱内温度场数据； 构建深度学习神经网络模型； 对深度学习神经网络模型进行随机初始化，利用第一训练数据对深度学习神经网络模型进行训练，得到一个训练好的深度学习神经网络模型，重复进行多次随机初始化和训练过程，得到多个训练好的深度学习神经网络模型； 确定待更新模型和辅助模型，待更新模型为多个训练好的深度学习神经网络模型中预测性能最佳的一个深度学习神经网络模型，辅助模型为多个训练好的深度学习神经网络模型中除待更新模型外的其他模型； 将第二训练数据中的预设温度测点的温度输入辅助模型，计算输入的预设温度测点的温度对应的预测温度场和预测不确定性； 利用第一训练数据、第二训练数据及其对应的预测温度场和预测不确定性对待更新模型进行训练； 利用训练后的待更新模型进行卫星舱内温度场重建； 卫星舱内温度场重建表示利用卫星舱内布局区域中的温度测点的温度值得到卫星舱内布局区域的温度场； 获取第一训练数据包括： 确定预设温度测点在卫星舱内的位置； 针对卫星舱内的每个电子设备，从每个电子设备服从的工作功率分布中随机采样一个功率数值作为对应电子设备的当前功率，得到一个特定工况的卫星舱内电子设备布局，确定在当前特定工况下的各个预设温度测点的温度和卫星舱内温度场，得到一个包括卫星舱内预设温度测点的温度及其对应的卫星舱内温度场的第一训练数据，重复进行多次此过程，直至得到预设数量的第一训练数据； 获取第二训练数据包括： 确定预设温度测点在卫星舱内的位置； 针对卫星舱内的每个电子设备，从每个电子设备服从的工作功率分布中随机采样一个功率数值作为对应电子设备的当前功率，得到一个特定工况的卫星舱内电子设备布局，确定在当前特定工况下的各个预设温度测点的温度，得到一个包括卫星舱内预设温度测点的温度的第二训练数据，重复进行多次此过程，直至得到预设数量的第二训练数据。

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