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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于U‑MHSwinUNet模型的三维电磁场预测方法，属于大数据电磁场数值计算技术领域，包括如下步骤：在数值仿真软件中建立复杂程度不同的三维电磁设备模型；通过脚本控制采集数据集，进行预处理，并将数据分为训练集和测试集；以多个磁场分布结果作为模型架构的监督数据，以多个电磁设备参数为模型架构的输入数据，训练模型架构，获得三维电磁场分布预测模型；本发明所述的一种基于U‑MHSwinUNet模型的三维电磁场预测方法，相较于其他传统预测模型，能够并行处理多个数据批次或在多个处理单元上高效执行操作，优势在于采用局部窗口自注意力机制和分层结构设计。通过此方式，本发明显著提升了预测的精准度，为大数据电磁场数值计算技术领域带来了新的突破。
主权项：1.一种基于U-MHSwinUNet模型的三维电磁场预测方法，其特征在于：S1，在电磁场数值仿真软件中建立线圈电磁设备模型、一维亥姆霍兹线圈电磁设备模型、无线传能电磁设备模型复杂程度不同的三维电磁设备模型；用电磁场数值仿真软件分析三维电磁设备模型，得到求解电磁设备模型的磁场分布结果；S2，通过脚本控制电磁场数值仿真软件将包含着电磁设备模型数据分布信息的csv文件导出，形成电磁设备自身参数与磁场分布的大数据集；S3，根据电磁场数据特点，构建基于U-MHSwinUNet模型；所述U-MHSwinUNet模型包括伞状多头输入结构、SwinTransformerBlock和块合并层共同组成的编码器、SwinTransformerBlock和块扩展层共同组成的解码器、块分割层、线性嵌入层、全局池化层、线性投影层、跳跃连接和包含物理约束的损失函数，伞状多头输入结构包含在数据输入的过程中增加更多的输入头，同时在输入头的处理过程中增加特征提取模块；S4，利用处理后的数据集对U-MHSwinUNet模型进行训练；S5，利用已经训练好的模型进行三维电磁场的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于U-MH SwinUNet模型的三维电磁场预测方法
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