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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取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：CN121525525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610047315.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取方法是由张黎;徐立;王浩;胡玉䘵;刘炳岐;李斌设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算电磁学领域，提供一种基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取方法，用以解决现有技术中计算资源浪费、非结构化网格数据存在访存瓶颈及实时性不足等问题；首先，利用莫顿码对电磁仿真输出的非结构化网格数据进行内存重排，将几何上相邻的场点在物理内存中强制连续，将随机访存转化为流式访存，大幅提升带宽利用率；然后，构建轻量级全连接神经网络，输入网格单元顶点的场标量值及目标等值，输出网格单元穿过等值面的概率，利用训练好的网络模型对重排后网格数据进行快速批量推理，以极低的计算代价剔除绝大部分背景空域，生成活跃单元候选表；最后，对活跃单元执行精确的几何插值，生成高质量的等值面网格。

本发明授权基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取方法在权利要求书中公布了：1.基于空间重排与深度学习预测的电磁仿真等值面提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取电磁仿真生成的三维非结构化网格数据及对应的电磁场标量值，并采用莫顿编码对网格数据进行内存重排，完成空间重排； 步骤2、构建全连接神经网络并完成训练，得到预测模型；预测模型的输入为网格单元所有顶点的场标量值与对应的目标等值，预测模型输出该网格单元包含等值面的活跃概率； 全连接神经网络由输入层、两层隐藏层与输出层连接构成，输入层接收输入数据，表示网格单元的第个顶点的场标量值，为网格单元的顶点总数，表示目标等值；两层隐藏层的神经元数量依次为128、64，激活函数均为线性整流函数；输出层采用Softmax函数输出二分类概率，输出活跃概率与空闲概率； 步骤3、将空间重排后网格数据分批次输入预测模型进行概率预测，设置概率阈值，保留所有概率预测值大于概率阈值的网格单元，构成活跃单元候选表； 步骤4、对活跃单元候选表中网格单元执行几何插值，生成等值面网格。

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