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龍圖騰網獲悉石家莊鐵道大學申請的專利一種等離子體電磁場檢測方法、裝置、終端及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120524718B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511028655.4，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種等離子體電磁場檢測方法、裝置、終端及存儲介質是由劉智杰;高志偉;王青敏;孫成安;趙麗設計研發完成，并于2025-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種等離子體電磁場檢測方法、裝置、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種等離子體電磁場檢測方法、裝置、終端及存儲介質，涉及等離子體診斷技術領域。該方法包括：構建等離子體電磁場物理模型，采集電磁場數據，電磁場數據包括等離子體中各時空點以及時間的電場強度和磁感應強度；構建等離子體時空域物理信息神經網絡架構、多目標損失函數和自適應采樣策略，并基于多目標損失函數、自適應采樣策略和電磁場數據對等離子體時空域物理信息神經網絡架構進行訓練；利用已訓練完成的等離子體時空域物理信息神經網絡架構檢測待測等離子體的電磁場分布。本申請能夠提高檢測的準確性和可靠性。

本發明授權一種等離子體電磁場檢測方法、裝置、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種等離子體電磁場檢測方法，其特征在于，包括： 構建等離子體電磁場物理模型，采集電磁場數據，所述電磁場數據包括等離子體中各時空點以及時間的電場強度和磁感應強度； 構建等離子體時空域物理信息神經網絡架構、多目標損失函數和自適應采樣策略，并基于所述多目標損失函數、所述自適應采樣策略和所述電磁場數據對所述等離子體時空域物理信息神經網絡架構進行訓練； 利用已訓練完成的等離子體時空域物理信息神經網絡架構檢測待測等離子體的電磁場分布； 其中，所述構建等離子體時空域物理信息神經網絡架構，包括： 構建多尺度特征提取模塊，其中，所述多尺度特征提取模塊包括多尺度卷積核和傅里葉特征映射，所述多尺度卷積核用于提取時空坐標的局部模式，所述傅里葉特征映射用于將所述時空坐標映射到高維空間，所述時空坐標由時空點和時間組成； 利用自動微分技術，構建物理約束編碼模塊，所述物理約束編碼模塊用于計算所述電磁場數據關于所述時空坐標的偏導數； 構建自適應激活函數； 引入殘差連接和注意力機制，將所述多尺度特征提取模塊、所述物理約束編碼模塊和所述自適應激活函數構建為所述等離子體時空域物理信息神經網絡架構； 其中，構建多目標損失函數，包括： 獲取數據擬合損失、物理約束損失、邊界條件損失和正則化項，并獲取第一權重、第二權重、第三權重和第四權重，其中，所述第一權重為所述數據擬合損失對應的權重，所述第二權重為所述物理約束損失對應的權重，所述第三權重為所述邊界條件損失對應的權重，所述第四權重為所述正則化項對應的權重；所述物理約束損失是根據等離子體的歸一化磁壓、碰撞頻率和霍爾參數將計算域內的配點動態劃分為芯部高溫區、邊緣碰撞區和鞘層強電場區，并分別對所述芯部高溫區、所述邊緣碰撞區和所述鞘層強電場區的物理殘差施加不同的權重； 將所述數據擬合損失與所述第一權重的乘積、所述物理約束損失與第二權重的乘積、所述邊界條件損失和所述第三權重的乘積、以及所述正則化項和所述第四權重的乘積相加，構建得到所述等離子體區域自適應多目標損失函數； 其中，構建自適應采樣策略，包括： 利用均勻隨機采樣方法選取等離子體電磁場中所有時空域內的N個初始配點，N為大于等于1的正整數； 計算每個初始配點的采樣權重，并利用每個初始配點的采樣權重，計算相應初始配點的采樣概率，所述采樣權重包括物理殘差和物理場梯度； 利用每個初始配點的采樣概率，確定訓練所述等離子體時空域物理信息神經網絡架構的配點集。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人石家莊鐵道大學，其通訊地址為：050043 河北省石家莊市北二環東路17號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。