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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种生物流体流动拟合方法、系统、终端及介质，其中方法包括：构建生物流体流动计算域以及确定基于CBS型方程的控制方程，确定初始条件约束和边界条件约束；选取用于模型训练的初始点、边界点和残差点，构建样本数据集；构建神经网络模型；构建控制方程损失、初始条件损失、边界条件损失，并采用加权形式得到损失函数；设置初始条件损失、边界条件损失和控制方程损失的权重调整规则，采用样本数据集对神经网络模型进行训练，得到CBS型方程拟合模型；将生物流体待拟合点时空坐标输入CBS型方程拟合模型，得到待拟合点的波的高度。本发明对损失函数中各项损失的权重更新进行了优化设计，实现了对生物流体流动的高精度拟合。
主权项：1.一种生物流体流动拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：根据生物流体流动时空特性建立计算域，并确定基于CBS型方程的控制方程，确定初始条件约束和边界条件约束；其中计算域包括空间域和时间域；在计算域内选取用于模型训练的初始点、边界点和残差点，构建样本数据集；构建以生物流体时空坐标为输入，以该时空坐标处波的高度为输出的神经网络模型；构建控制方程损失、初始条件损失、边界条件损失，并采用加权形式得到损失函数；根据初始条件损失和边界条件损失对应的Hessian矩阵的最大特征值来自适应调整损失函数中初始条件损失和边界条件损失的权重；根据初始条件损失和边界条件损失的拟合结果自适应调整损失函数中控制方程损失的权重；采用样本数据集对神经网络模型进行训练，得到CBS型方程拟合模型；将生物流体待拟合点的时空坐标输入CBS型方程拟合模型，得到待拟合点的波的高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种生物流体流动拟合方法、系统、终端及介质
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