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龙图腾网获悉上海壁仞智能科技有限公司申请的专利训练方法及装置、数据处理方法、电子设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114611678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210281615.0，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权训练方法及装置、数据处理方法、电子设备和存储介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法及装置、数据处理方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：一种训练方法及装置、数据处理方法、电子设备和存储介质。该训练处理方法包括：获取至少一组训练输入参数；将至少一组训练输入参数输入神经网络进行运算处理，得到与至少一组训练输入参数对应的至少一组第一输出参数；获取至少一组第一输出参数分别对应的至少一组第二输出参数，其中，至少一组第二输出参数通过对至少一组第一输出参数分别添加边界条件约束和初始条件约束得到；基于至少一组第二输出参数，获取通过神经网络对应的损失函数计算的神经网络对于至少一组第一输出参数的损失值；基于损失值对神经网络的参数进行调整。该训练方法缩小了优化器的搜索空间，不需要优化器去寻找最优的解来满足初始与边界条件，提高训练效率，加速训练收敛。

本发明授权训练方法及装置、数据处理方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的训练方法，应用于图形处理器，包括： 获取至少一组训练输入参数； 将所述至少一组训练输入参数输入所述神经网络以利用所述图形处理器进行并行执行的运算处理，得到与所述至少一组训练输入参数对应的至少一组第一输出参数； 获取所述至少一组第一输出参数分别对应的至少一组第二输出参数，其中，所述至少一组第二输出参数通过对所述至少一组第一输出参数分别添加边界条件约束和初始条件约束得到，其中，所述边界条件约束指示目标系统在预设区域边界上的约束情况，所述初始条件约束指示所述目标系统的初始状态； 基于所述至少一组第二输出参数，获取通过所述神经网络对应的损失函数计算的所述神经网络对于所述至少一组第一输出参数的损失值； 基于所述损失值对所述神经网络的参数进行调整； 其中，所述目标系统包括流体动力学系统，所述神经网络为基于物理先验知识的神经网络，所述神经网络被训练用于所述流体动力学系统的流体粒子运动模拟，所述流体粒子运动模拟包括液面模拟，所述流体动力学系统中设置有多个流体粒子，每个流体粒子对应一组训练输入参数，每组训练输入参数用于表征对应的流体粒子在拉格朗日视角下的标签信息和时间信息，每组训练输入参数对应的一组第一输出参数包括所述流体粒子的位置信息。

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