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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
摘要：本发明实施例涉及神经算子网络技术领域，特别涉及一种基于多步式深度神经算子网络的偏微分方程求解方法。包括：获取偏微分方程的目标变量函数和目标自变量；将目标变量函数和目标自变量输入至预先训练好的预测模型；预测模型基于多步式深度神经算子网络训练得到，多步式深度神经算子网络包括基于DeepONet的第一映射模块、间接映射模块和驱动模块，第一映射模块用于对偏微分方程的解进行初始映射，间接映射模块用于基于初始映射结果，对偏微分方程的解进行二次映射；输出偏微分方程的预测解。本方案的间接映射可以充分利用变量函数与自变量间的相关信息，并增强解与映射网络的特征联系，以优化网络寻优路径、提升模型的预测精度。
主权项：1.一种基于多步式深度神经算子网络的偏微分方程求解方法，其特征在于，包括：获取偏微分方程的目标变量函数和目标自变量；将所述目标变量函数和所述目标自变量输入至预先训练好的用于求解所述偏微分方程的预测模型；所述预测模型基于多步式深度神经算子网络训练得到，所述多步式深度神经算子网络包括基于DeepONet的第一映射模块、间接映射模块和驱动模块，所述第一映射模块用于对所述偏微分方程的解进行初始映射，所述间接映射模块用于基于初始映射结果，对所述偏微分方程的解进行二次映射，所述驱动模块包括偏微分方程系统模块和初始边界条件模块；所述预测模型输出所述目标变量函数和所述目标自变量下该偏微分方程的预测解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 基于多步式深度神经算子网络的偏微分方程求解方法
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