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龙图腾网获悉中国科学院计算机网络信息中心;杭州电子科技大学申请的专利一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法和装置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：CN116562333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310332005.3，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法和装置是由赵路;聂宁明;任永坚;王宗国;王珏;王彦棡;张纪林;曾艳设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法和装置。该方法包括：为所述基础的物理神经网络添加输入放缩层，输出放缩层和特征层，构建改进的物理神经网络；使用若干观测点和所述改进的物理神经网络作差作为第一损失函数对所述改进的物理神经网络进行第一训练；将所述微分方程组的残差项加入到所述第一损失函数得到第二损失函数进行第二训练。实现了使用物理神经网络求解强刚性的速率理论方程组的可行性，添加观测点作为有监督训练项并进行预训练，确定模型的优化方向，使模型训练具有更高的训练效率。采用均衡各残差权重的优化方法，让改进的网络具有更好的正则化效果。

本发明授权一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种针对物理神经网络的改进网络的调优方法，其特征在于，所述方法包括： 对物理过程进行建模得到微分方程组，确定所述微分方程组的初边值、所述物理过程的物理参数以及若干观测点的值；所述物理过程为材料受辐照损伤产生缺陷的演化过程； 将所述微分方程组每一项的残差写入构建的基础的物理神经网络的第一损失函数，使用所述第一损失函数对所述基础的物理神经网络进行训练； 为所述基础的物理神经网络添加输入放缩层，输出放缩层和特征层，构建改进的物理神经网络； 使用若干观测点和所述改进的物理神经网络作差作为第二损失函数对所述改进的物理神经网络进行预训练中的首轮训练；所述若干观测点为取若干时间点对应的n种缺陷的数密度； 所述预训练中的首轮训练结束后，获取所述第二损失函数损失项的值并对所述损失项设置权重使得所述损失项均衡到第一数量级； 使用所述第二损失函数进行所述预训练中的后续轮次的训练直到满足预设的结束条件； 将所述微分方程组的残差项加入到所述第二损失函数得到第三损失函数进行第二训练中的首轮训练； 所述第二训练中的首轮训练结束后，获取所述第三损失函数中每个损失项的值，再次设置权重使得所述损失项均衡到第二数量级； 使用所述第三损失函数进行所述第二训练中的后续轮次的训练直到满足预设的结束条件；所述第二训练结束后得到改进的物理神经网络模型，向所述改进的物理神经网络模型输入预测的时间点，得到并输出所述材料受辐照损伤产生的各类缺陷在所述预测的时间点的密度值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院计算机网络信息中心;杭州电子科技大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区中关村南四街4号院内2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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