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一种基于等变图神经网络的物理系统轨迹预测方法及系统

发明专利有效
7权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

黄文炳; 李安亿; 岑嘉诚; 李松佑; 李明泽; 张岳霖

IPC 分类

G06F 30/25 (2020.01)G06F 30/27 (2020.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/04 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06F 113/08 (2020.01)

本发明公开一种基于等变图神经网络的物理系统轨迹预测方法及系统,涉及轨迹预测技术领域。所述方法包括:根据给定时刻的目标状态构建真实流体粒子节点对应的虚拟节点,并根据所述虚拟节点构建基于等变图神经网络的轨迹预测模型;所述目标状态包括目标流体粒子在给定时刻的特征及坐标;基于所述轨迹预测模型,先更新真实流体粒子节点的状态数据,再根据更新后的状态数据更新虚拟节点的状态数据。本发明能够提高物理系统轨迹的预测准确性。