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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法、设备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：CN120509104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511010239.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法、设备及存储介质是由程畅;李晓丽设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法，属于人工智能与计算机视觉领域。包括如下步骤：定义包含离散语义标签和连续几何属性的设备集合，并以车间平面图作为边界约束；构建混合扩散模型，通过独立的离散域和连续域加噪函数，对设备属性逐步注入噪声；采用以时变Transformer为核心的去噪网络，以平面图特征为条件，从噪声中迭代恢复并生成合理的设备布局。本发明提供的方法能够协同处理和生成离散的设备语义标签与连续的设备几何属性，显著提升了设计效率与灵活性。

本发明授权一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合扩散模型的车间设备布局生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.定义待布局的设备集合，其中每个设备包含离散的语义标签和连续的几何属性，并将车间平面图作为布局的边界约束； S2.对所述设备的语义标签和几何属性分别注入离散域噪声和连续域噪声，将原始数据逐步转变为噪声数据； S3.采用基于时变Transformer的去噪网络，以所述车间平面图的边界特征为条件，从噪声数据中逐步恢复并生成包含语义标签和几何属性的设备布局方案； S4.将用户指定的约束设备信息作为附加条件送入去噪网络，以生成满足约束的布局方案； 步骤S2中所述对所述设备的语义标签和几何属性分别注入离散域噪声和连续域噪声方法为： 分别在离散去噪扩散模型和连续域扩散模型中向和加入域特定噪声： ； 其中为设备标签，包括离散语义标签和连续几何属性，为混合扩散过程的隐变量，为离散域加噪函数，为连续域加噪函数； 将原始数据逐步转变为噪声数据的方法为： 对和进行独立采样训练，计算混合域扩散模型的后验概率： ； 步骤S3中时变Transformer的去噪网络的损失函数由离散域损失和连续域损失共同构成，具体设计步骤包括： 设计网络按离散域和连续域计算隐变量的概率分布，使其与加噪过程相一致； 计算离散域和连续域特定损失函数和和： ； ； ； ； 其中： 为连续域的扩散损失，为离散域的扩散损失； z为离散变量，表示对象的语义标签； x为连续变量，表示对象的几何属性； y为条件输入，表征车间平面图的边界特征； t为扩散过程的时间步； q为扩散模型中的正向加噪过程； p为扩散模型中的反向去躁过程； DKL表示KL散度，用于衡量两个分布之间的差异； E为期望值； 则离散域和连续域的变分界的损失函数即为： ； 其中为使模型正确预测设备对象的标签类型的辅助损失，为正则化权重系数。

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