中南大学梅皓程获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法及系统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：CN120144411B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510608292.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法及系统是由梅皓程;应金勇设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法及系统，包括热传导初始化单元、方程约束分析单元、图神经网络修正单元、热点分析单元和参数更新单元。基于功能节点的工作负载矩阵和功率矩阵构建热生成率模型，并根据热设计信息初始化扩散系数张量；通过编码器层、解码器层和热传导微分约束层，生成满足热传导方程约束的第一热分布；采用图神经网络处理功能节点拓扑结构，通过扩散模型得到修正热分布，修正得到第二热分布；实时分析第二热分布与热传导方程的偏离度，识别潜在热点；通过增量学习机制更新神经网络参数。本发明解决了离散化引入的数值耗散和传感器数据稀疏，影响热传导方程的数值求解的计算精度与计算效率的问题。
本发明授权一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度学习驱动的热传导方程智能分析方法，其特征在于，包括： S00、通过传感器阵列采集传感器温度，通过性能计数器获取功能节点的工作负载矩阵，通过功率监测电路获取功能节点的功率矩阵，并提取热设计信息，建立传感器位置映射矩阵记录每个传感器在芯片三维空间中的坐标； S10、基于功能节点的所述工作负载矩阵和所述功率矩阵构建热生成率模型，得到芯片全部坐标点的热生成率，并根据所述热设计信息初始化扩散系数张量； S20、采用编码器-解码器网络处理所述传感器温度的时间序列、所述热生成率和所述扩散系数张量，通过编码器层、解码器层和热传导微分约束层，生成满足热传导方程约束的第一热分布； S30、采用图神经网络处理功能节点拓扑结构，通过堆叠的多尺度图卷积层和注意力机制聚合节点特征得到综合节点特征矩阵，通过扩散模型得到修正热分布，根据所述第一热分布和修正热分布相加得到第二热分布； S40、实时分析所述第二热分布与热传导方程的偏离度，识别潜在热点。
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