恭喜西安电子科技大学董春云获国家专利权
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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导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：CN119321706B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411864545.7，技术领域涉及：F42B15/01；该发明授权融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导方法和装置是由董春云;武芳芳;王靖倩;郭志;戴湘军;平续斌;陈晓龙设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导方法和装置，涉及计算机系统领域，用以降低对标签数据的依赖。本发明通过将非线性多约束动态轨迹优化制导问题进行凸化处理，转化为凸轨迹优化最优控制问题，并将非线性动力学方程约束线性化处理为制导控制变量关于状态变量的方程形式，再引入在线制导模型的物理信息损失中，通过求解凸轨迹优化最优控制问题得到标签数据集合来训练在线制导模型，利用训练后的在线制导模型进行在线实时制导。本发明实现了“数据+模型”的混合驱动训练，有效降低深度神经网络模型对数据的依赖性，改善模型泛化性能。
本发明授权融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种融合物理信息神经网络的稀疏数据驱动制导方法，其特征在于，包括：构建含有非线性动力学微分方程约束的第一轨迹规划制导模型；对所述第一轨迹规划制导模型进行凸化处理，得到含有线性动力学微分方程约束的第二轨迹规划制导模型；根据所述第二轨迹规划制导模型求解获得离线制导的标签数据集合，所述标签数据包含相互匹配的状态变量和控制变量；以所述标签数据集合训练融合物理信息神经网络的在线制导模型，所述在线制导模型以状态变量为输入，以控制变量为输出；以训练后的在线制导模型从实时状态变量获得制导的实时控制变量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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