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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种适用于非特定几何形状的流形神经算子训练方法、装置及应用，涉及机器学习技术领域，步骤如下：S1、获取定义在N种几何形状上的输入函数和输出函数作为训练数据；S2、获取不同几何形状对应的拉普拉斯算子特征函数集；S3、构建包含一个或多个拉普拉斯核积分模块的流形神经算子模型；S4、对构建的流形神经算子模型进行训练，根据每次输入的训练数据对应的几何形状，动态地在拉普拉斯核积分模块中使用与该几何形状相匹配的拉普拉斯算子特征函数集。本发明采用上述结构的一种适用于非特定几何形状的流形神经算子训练方法、装置及应用，训练所得的模型适用于非特定的几何形状，不需要针对每种特定几何形状分别训练模型。
主权项：1.一种适用于非特定几何形状的流形神经算子的训练方法，其特征在于：步骤如下：S1、对于种几何形状，分别获取定义在各几何形状上的组输入函数和输出函数，共同作为训练数据；S2、获取种几何形状对应的组拉普拉斯算子特征函数集：，其中表示每组拉普拉斯算子特征函数集包含对应几何形状的前个拉普拉斯算子特征函数；S3、构建包含一个或多个拉普拉斯核积分模块的流形神经算子模型；S4、利用S1获取的训练数据对S3构建的流形神经算子模型进行训练，在训练过程中，根据每次输入的训练数据对应的几何形状，动态地在拉普拉斯核积分模块中使用与该几何形状相匹配的拉普拉斯算子特征函数集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种适用于非特定几何形状的流形神经算子训练方法、装置及应用
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