[发明专利]基于注意力和卷积神经网络编解码器的流场预测方法在审
| 申请号： | 202211430114.0 | 申请日： | 2022-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN115859781A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 黄宏宇;肖鸿飞 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 张乙山 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及基于注意力和卷积神经网络编解码器的流场预测方法，包括：将符号距离函数图输入经过训练的流场预测模型，输出对应的流场预测图像；训练模型时：首先将包含符号距离函数图及流场真实图像的训练数据集输入流场预测模型；然后通过基于注意力机制和卷积神经网络的编码器提取符号距离函数图的图像特征，生成注意力特征图；进而通过融合映射模块将注意力特征图与符号距离函数图的攻角和马赫数融合，并映射生成高级特征图；随后通过解码器对高级特征图进行解码，生成流场预测图像；最后基于流场预测图像和流场真实图像计算训练损失，并通过训练损失优化流场预测模型的参数。本发明能够提高流场预测的预测精度和预测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 卷积 神经网络 编解码器 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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