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摘要：本发明公开了一种基于正则化拉普拉斯基的流形神经算子构建方法，涉及机器学习技术领域，步骤如下：S1、对给定复杂几何形状进行网格划分获得数据离散网格，获取数据离散网格中节点的邻接矩阵和质量矩阵；S2、获取定义在给定复杂几何形状上的多组物理场数据样本；S3、计算正则化拉普拉斯基；S4、基于正则化拉普拉斯基构建流形神经算子模型；S5、通过所获取的物理场数据样本对流形神经算子模型中的参数进行训练。本发明采用上述步骤的一种基于正则化拉普拉斯基的流形神经算子构建方法，以少量的正则化拉普拉斯基实现复杂几何形状上物理场的准确表征，从而实现复杂几何形状上物理场的准确预测。
主权项：1.一种基于正则化拉普拉斯基的流形神经算子构建方法，其特征在于：步骤如下：S1、对给定复杂几何形状进行网格划分获得数据离散网格，获取数据离散网格中节点的邻接矩阵和质量矩阵；S2、获取定义在给定复杂几何形状上的多组物理场数据样本，每组数据样本由输入数据和输出数据组成；S3、根据所获取的邻接矩阵、质量矩阵和物理场数据样本计算正则化拉普拉斯基；S4、基于正则化拉普拉斯基构建流形神经算子模型；S5、通过所获取的物理场数据样本对流形神经算子模型中的参数进行训练。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于正则化拉普拉斯基的流形神经算子构建方法
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