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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种等离子体电磁场检测方法、装置、终端及存储介质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：CN120524718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511028655.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种等离子体电磁场检测方法、装置、终端及存储介质是由刘智杰;高志伟;王青敏;孙成安;赵丽设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种等离子体电磁场检测方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种等离子体电磁场检测方法、装置、终端及存储介质，涉及等离子体诊断技术领域。该方法包括：构建等离子体电磁场物理模型，采集电磁场数据，电磁场数据包括等离子体中各时空点以及时间的电场强度和磁感应强度；构建等离子体时空域物理信息神经网络架构、多目标损失函数和自适应采样策略，并基于多目标损失函数、自适应采样策略和电磁场数据对等离子体时空域物理信息神经网络架构进行训练；利用已训练完成的等离子体时空域物理信息神经网络架构检测待测等离子体的电磁场分布。本申请能够提高检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种等离子体电磁场检测方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种等离子体电磁场检测方法，其特征在于，包括： 构建等离子体电磁场物理模型，采集电磁场数据，所述电磁场数据包括等离子体中各时空点以及时间的电场强度和磁感应强度； 构建等离子体时空域物理信息神经网络架构、多目标损失函数和自适应采样策略，并基于所述多目标损失函数、所述自适应采样策略和所述电磁场数据对所述等离子体时空域物理信息神经网络架构进行训练； 利用已训练完成的等离子体时空域物理信息神经网络架构检测待测等离子体的电磁场分布； 其中，所述构建等离子体时空域物理信息神经网络架构，包括： 构建多尺度特征提取模块，其中，所述多尺度特征提取模块包括多尺度卷积核和傅里叶特征映射，所述多尺度卷积核用于提取时空坐标的局部模式，所述傅里叶特征映射用于将所述时空坐标映射到高维空间，所述时空坐标由时空点和时间组成； 利用自动微分技术，构建物理约束编码模块，所述物理约束编码模块用于计算所述电磁场数据关于所述时空坐标的偏导数； 构建自适应激活函数； 引入残差连接和注意力机制，将所述多尺度特征提取模块、所述物理约束编码模块和所述自适应激活函数构建为所述等离子体时空域物理信息神经网络架构； 其中，构建多目标损失函数，包括： 获取数据拟合损失、物理约束损失、边界条件损失和正则化项，并获取第一权重、第二权重、第三权重和第四权重，其中，所述第一权重为所述数据拟合损失对应的权重，所述第二权重为所述物理约束损失对应的权重，所述第三权重为所述边界条件损失对应的权重，所述第四权重为所述正则化项对应的权重；所述物理约束损失是根据等离子体的归一化磁压、碰撞频率和霍尔参数将计算域内的配点动态划分为芯部高温区、边缘碰撞区和鞘层强电场区，并分别对所述芯部高温区、所述边缘碰撞区和所述鞘层强电场区的物理残差施加不同的权重； 将所述数据拟合损失与所述第一权重的乘积、所述物理约束损失与第二权重的乘积、所述边界条件损失和所述第三权重的乘积、以及所述正则化项和所述第四权重的乘积相加，构建得到所述等离子体区域自适应多目标损失函数； 其中，构建自适应采样策略，包括： 利用均匀随机采样方法选取等离子体电磁场中所有时空域内的N个初始配点，N为大于等于1的正整数； 计算每个初始配点的采样权重，并利用每个初始配点的采样权重，计算相应初始配点的采样概率，所述采样权重包括物理残差和物理场梯度； 利用每个初始配点的采样概率，确定训练所述等离子体时空域物理信息神经网络架构的配点集。

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