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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于CVAE-GAN模型的乘波体外形可控生成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：CN119625208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411672765.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于CVAE-GAN模型的乘波体外形可控生成方法是由杨平;韩忠华;张阳;许晨舟;宋文萍;张科施设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CVAE-GAN模型的乘波体外形可控生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于CVAE‑GAN模型的乘波体外形可控生成方法，方法包括：构建训练数据集；构建CVAE‑GAN模型并训练；所述CVAE‑GAN模型包括编码器、解码器和判别器；给出目标乘波体几何特征控制条件，实现乘波体目标外形的可控生成。本发明公开了一种基于CVAE‑GAN模型的乘波体外形可控生成方法，可以实现乘波体外形的泛化表征与可控生成，通过在潜码空间进行多次随机采样，可得到多种满足目标乘波体几何特征控制条件的目标乘波体外形，从而可以显著提高乘波体外形布局优化设计效率；该方法直接以常见数模格式输出外形，在工程实践中具有易用性和实用性。

本发明授权一种基于CVAE-GAN模型的乘波体外形可控生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CVAE-GAN模型的乘波体外形可控生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，给定乘波体基准外形集合，包括L个乘波体基准外形，依次表示为：乘波体基准外形x1,x2,...,xL；其中，每个乘波体基准外形，采用乘波体外形表面点云数据表示； 步骤2，构建训练数据集： 对于每种乘波体基准外形xk，k＝1,2,...,L，采用参数化方法对其进行扰动，得到由nk个乘波体训练外形形成的乘波体训练外形集合，表示为： 因此，对于L个乘波体基准外形x1,x2,...,xL，对应得到L个乘波体训练外形集合，进而整合形成训练数据集X＝[X1,X2,...,XL]； 步骤3，构建CVAE-GAN模型；所述CVAE-GAN模型包括编码器、解码器和判别器； 步骤4，采用所述训练数据集，对所述CVAE-GAN模型进行训练，并采用梯度下降算法优化所述CVAE-GAN模型的模型参数，得到训练完成的所述CVAE-GAN模型，具体训练和优化方法为： 步骤4.1，将所述训练数据集划分为多个批次的训练数据子集；选择每个批次的训练数据子集包含的多个乘波体训练外形，形成乘波体训练外形子集xi，同时确定乘波体几何特征控制条件c； 步骤4.2，将乘波体训练外形子集xi和乘波体几何特征控制条件c拼接，形成输入样本x，输入到所述编码器，所述编码器计算得到输入样本x中各个乘波体训练外形的潜码z的方差σ和均值μ，从而根据潜码z的方差σ和均值μ，得到高斯分布Nμ，σ，得到的高斯分布Nμ，σ作为潜码空间的潜码分布qz|x； 步骤4.3，所述解码器对所述编码器得到的潜码分布qz|x进行随机采样，得到潜码z； 假设潜码空间中潜码的先验分布pz为标准高斯分布N0，1，对先验分布pz进行采样，得到假潜码z′； 所述解码器对潜码z进行解码操作，得到与乘波体几何特征控制条件c对应的真乘波体外形x"； 所述解码器对假潜码z′进行解码操作，得到假乘波体外形x′； 其中：真乘波体外形x"和假乘波体外形x′，均为乘波体外形表面点云数据； 步骤4.4，所述输入样本x、所述真乘波体外形x"和所述假乘波体外形x′输入到所述判别器；所述判别器分别得到所述输入样本x判定为真的概率、所述真乘波体外形x"判定为真的概率，以及所述假乘波体外形x′判定为真的概率； 步骤4.5，计算所述CVAE-GAN模型的损失函数的损失值； 步骤4.6，根据所述损失值，分别对所述编码器、所述解码器和所述判别器的模型参数求梯度，并用梯度下降算法反向传播更新模型参数的参数值； 步骤4.7，返回步骤4.1，循环对所述CVAE-GAN模型进行训练，直到模型收敛，得到训练完成的所述CVAE-GAN模型以及潜码空间； 步骤5，根据设计需求，在所述潜码空间随机采样到某个潜码，表示为z*，同时给出目标乘波体几何特征控制条件c*； 将潜码z*和目标乘波体几何特征控制条件c*输入到所述解码器，所述解码器对潜码z*进行解码操作，得到与目标乘波体几何特征控制条件c*对应的真乘波体目标外形，为乘波体目标外形表面点云数据，从而实现可控的乘波体外形生成。

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