华中科技大学郑玮获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测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：CN116304859B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310090150.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法是由郑玮;薛凤鸣;张明;沈呈硕;艾鑫坤;罗润玉;钟昱;丁永华;潘垣设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法，属于磁约束核聚变领域，包括：构建多台托卡马克联合放电数据集；以所述数据集为训练样本对基于领域泛化的破裂预测模型进行训练；所述基于领域泛化的破裂预测模型包括特征提取器、域判别器及分类器；所述特征提取器输出的特征向量为所述域判别器及所述分类器的输入；在训练过程中，以最大化损失为目标，采用对抗学习对所述域判别器进行训练，以最小化分类损失为目标对所述分类器进行训练，最终使特征提取器提取的特征既是领域无关的，又包含破裂前兆特征，训练好的特征提取器能够外推到其它托卡马克装置上进行破裂预测，提升了可迁移性，并能使其应用在大型商用聚变反应堆上。
本发明授权基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法，其特征在于，包括： 训练阶段： 构建多台托卡马克联合放电数据集； 以所述数据集为训练样本，以样本来源于哪一台托卡马克装置及样本是否表征破裂前兆为标签对基于领域泛化的破裂预测模型进行训练； 其中，所述基于领域泛化的破裂预测模型包括特征提取器、域判别器及分类器；所述特征提取器输出的特征向量为所述域判别器及所述分类器的输入； 在训练过程中，以最大化损失为目标，采用对抗学习对所述域判别器进行训练，使所述域判别器无法分辨所述特征向量是否来自同一台托卡马克装置；以最小化分类损失为目标对所述分类器进行训练，使所述分类器预测所述特征向量是否具有破裂前兆的信息； 应用阶段： 将目标托卡马克装置放电数据输入至训练好的特征提取器中，训练好的分类器输出是否具有破裂前兆的信息。
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