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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线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：CN120297155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510765203.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线建模方法是由张福生;徐宁;赵震;葛阳;陈向俊;王国涛;付蓓蓓;李明威;蒋安波设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线建模方法在说明书摘要公布了：本申请涉及神经网络建模技术领域，具体涉及基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线建模方法，该方法包括：基于当前时刻之前所有时步下任意两种物理张量之间的融合特征函数的二阶混合偏导数，并结合所有种物理张量中热量张量与电磁张量之间的相互作用情况，对初始神经网络模型中的所有权重进行更新，得到优化神经网络；分析优化神经网络在当前时步之前所有时步下每对节点之间所有权重的平均分布情况和离散程度，筛选出动态节点对，并对所有动态节点对之间的权重进行更新，得到船梯动态神经网络。本申请旨在提高对船梯随行电缆运动在线建模的效率和精度，解决随缆运动态势缺乏高效智能预测的关键技术难题。

本发明授权基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线建模方法在权利要求书中公布了：1.基于动态神经网络模型的船梯随行电缆运动在线建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 实时获取船梯随行电缆运行过程中电缆的各种物理场数据，各种物理场数据包括：机械场、热量场及电磁场数据，将各种物理场数据分别作为多分支神经网络的输入，从神经网络分支中提取出各种物理张量并传输至全连接层进行融合，得到初始神经网络模型，其中，所述融合的过程包括：获取当前时步下任意两种物理张量之间的耦合系数矩阵，并基于耦合系数矩阵对所述任意两种物理张量进行融合，得到当前时步下任意两种物理张量之间的融合特征函数； 根据初始神经网络中节点之间的权重，对初始神经网络模型进行动态拓扑更新，得到优化神经网络，并对优化神经网络训练，得到船梯神经网络模型，具体过程如下： 基于当前时刻之前所有时步下任意两种物理张量之间的融合特征函数的二阶混合偏导数，并结合所有种物理张量中热量张量与电磁张量之间的相互作用情况，确定当前时步下初始神经网络模型的耦合损失，对初始神经网络模型中的所有权重进行更新，以调整初始神经网络模型的拓扑结构，得到优化神经网络； 分析优化神经网络在当前时步之前所有时步下每对节点之间所有权重的平均分布情况和离散程度，从优化神经网络的所有对节点中筛选出动态节点对，并对所有动态节点对之间的权重进行更新，得到船梯动态神经网络。

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