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一种面向复杂流场预测的双尺度注意力神经网络及方法

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§ Ⅰ

개요

발명자

杨东梅; 李泽; 赖初荣; 崔艳松; 霍汉佳; 王兴梅; 张万松

IPC 분류

G06F 30/27 (2020.01)G06F 30/28 (2020.01)G06N 3/045 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/084 (2023.01)G06F 123/02 (2023.01)G06F 119/14 (2020.01)G06F 119/12 (2020.01)G06F 113/08 (2020.01)

一种面向复杂流场预测的双尺度注意力神经网络及方法,涉及双尺度注意力神经网络技术领域。为解决现有技术中存在的,难以在保证全局预测的同时兼顾局部区域高精度预测的缺陷,本发明提供的技术方案包括:进行流场仿真模拟;对时序数据进行收集与处理;将序列和子序列分别输入双尺度注意力神经网络的上下支路,上支路计算序列内部的注意力信息,下支路计算子序列之间的注意力信息,并在网络末端进行注意力融合,输出兼顾全局与局部尺度的流场特征;将融合后的流场特征输入至全连接层,预测目标区域内的速度和压力,采用基于序列的加权损失函数进行优化训练,完成神经网络训练与验证。适用于复杂流场中速度与压力的快速高精度预测工作。