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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明提出了一种基于条件标准化流的适配器应变场预测不确定性量化方法,属于预测结果的不确定性量化领域，包括：S1、使用信息融合平衡神经算子网络从适配器结构中提取隐式特征向量；S2、构建标准化流模型；S3、根据所述隐式特征向量和标准化流模型构建并训练基于条件标准化流的不确定性量化模型；S4、将隐式特征向量输入至基于条件标准化流的不确定性量化模型中，得到适配器应变场的近似应变分布；S5、使用前向传播对近似应变分布进行计算，得到适配器应变场的不确定性量化结果。本申请利用基于条件标准化流的不确定性量化模型，根据隐式特征向量和标准化流模型预测适配器各点的应变分布，给出准确的均值和方差结果,量化应变场的不确定性，提高不确定性量化的精度。
主权项：1.一种基于条件标准化流的适配器应变场预测不确定性量化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用信息融合平衡神经算子网络从适配器结构中提取隐式特征向量；S2、构建标准化流模型；所述标准化流模型包括单层全连接网络；S3、根据所述隐式特征向量和标准化流模型构建并训练基于条件标准化流的不确定性量化模型；S4、将隐式特征向量输入至基于条件标准化流的不确定性量化模型中，得到适配器应变场的近似应变分布；S5、使用前向传播对近似应变分布进行计算，得到适配器应变场的不确定性量化结果，所述不确定性量化结果包括适配器各点的应变分布的均值和方差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于条件标准化流的适配器应变场预测不确定性量化方法
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