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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學申請的專利一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120009971B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510242859.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01V1/28；該發(fā)明授權(quán)一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法及系統(tǒng)是由侯正瑜;黃靜怡;莫丁昊;張家燁;邢祥輝;李整林;肖鵬;徐靈基;趙波設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標海域的海底樣本；根據(jù)海底樣本測量得到海底樣本數(shù)據(jù)集；基于海底樣本數(shù)據(jù)集對預(yù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行訓(xùn)練，進而利用損失函數(shù)優(yōu)化構(gòu)建得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其中，損失函數(shù)的約束包括波動方程的信息；基于待預(yù)測海底底質(zhì)的物理參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到待預(yù)測海底底質(zhì)的聲學特性參數(shù)。本發(fā)明包括有益效果：本發(fā)明通過將底質(zhì)聲學特性的波動方程代入到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合海底底質(zhì)的約束條件，構(gòu)建一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法，從而能夠準確實現(xiàn)底質(zhì)聲學特性預(yù)測，可廣泛應(yīng)用于海洋聲學技術(shù)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底底質(zhì)聲學特性預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取目標海域的海底樣本； 根據(jù)所述海底樣本測量得到海底樣本數(shù)據(jù)集；所述海底樣本數(shù)據(jù)集包括每個所述海底樣本對應(yīng)的聲學特性參數(shù)、物理參數(shù)和環(huán)境參數(shù)； 基于所述海底樣本數(shù)據(jù)集對預(yù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行訓(xùn)練，進而利用損失函數(shù)優(yōu)化構(gòu)建得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其中，所述損失函數(shù)的約束包括波動方程的信息； 其中，所述海底樣本數(shù)據(jù)集包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集；所述基于所述海底樣本數(shù)據(jù)集對預(yù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行訓(xùn)練，進而利用損失函數(shù)優(yōu)化構(gòu)建得到物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括以下步驟： 將所述訓(xùn)練集中每個所述海底樣本對應(yīng)的所述物理參數(shù)和所述環(huán)境參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)處理得到聲學特性預(yù)測值； 其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)構(gòu)建得到，所述多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的輸入層、多層隱藏層和輸出層；所述輸入層的神經(jīng)元數(shù)量基于所述物理參數(shù)和所述環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù)維度確定，所述多層隱藏層中每層隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量按照預(yù)設(shè)比例逐步遞減，所述多層隱藏層還設(shè)置有激活函數(shù)； 基于所述聲學特性預(yù)測值，通過所述波動方程求解得到波動方程解聲學特性值； 根據(jù)所述聲學特性預(yù)測值與其對應(yīng)的所述波動方程解聲學特性值構(gòu)建物理損失；根據(jù)所述聲學特性預(yù)測值與其對應(yīng)的聲學特性值構(gòu)建數(shù)據(jù)損失； 對所述數(shù)據(jù)損失和所述物理損失進行加權(quán)求和構(gòu)建得到所述損失函數(shù)； 根據(jù)所述損失函數(shù)，通過反向傳播算法和預(yù)設(shè)的優(yōu)化器對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整； 基于所述優(yōu)化調(diào)整后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過所述驗證集得到驗證集損失； 將迭代次數(shù)加1，返回執(zhí)行所述將所述訓(xùn)練集中每個所述海底樣本對應(yīng)的所述物理參數(shù)和所述環(huán)境參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)處理得到聲學特性預(yù)測值的步驟，直至連續(xù)預(yù)設(shè)輪次的所述驗證集損失符合預(yù)設(shè)條件，或者，所述迭代次數(shù)達到預(yù)設(shè)最大訓(xùn)練輪次，將最后一次所述優(yōu)化調(diào)整后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)作為所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 基于待預(yù)測海底底質(zhì)的物理參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，利用所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到所述待預(yù)測海底底質(zhì)的聲學特性參數(shù)。

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