恭喜南京友一智能科技有限公司方宁宁获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京友一智能科技有限公司申请的专利一种气体扩散层装配压缩性能预测方法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：CN116070513B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202310070498.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种气体扩散层装配压缩性能预测方法是由方宁宁;王虎;代翀;王鲲;隋俊友;雷志平设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种气体扩散层装配压缩性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气体扩散层装配压缩性能预测方法，包括以下步骤：对气体扩散层三维点云进行特征提取，建立数据集；训练一个向量化编码器进行压缩值向量化，得到压缩比下的性能参数；将三维特征提取后的数据集以及压缩比下的性能参数输出到1维特征模型进行融合，作为新的特征向量进行深度学习模型回归，训练新的网络模型；将压缩比下的三维结构点云与压缩比信息输入已训练好的所述新的网络模型进行预测，最终得到相应压缩比值下的三维结构点云，并输出预测性能参数参数。本发明输入碳纸的三维切片3Dtiff图和压缩比以及相应压缩比下的性能值AI算法训练，实现对气体扩散层三维结构不同压缩比下的性能预测，有效解决现有技术的不足。
本发明授权一种气体扩散层装配压缩性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种气体扩散层装配压缩性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对气体扩散层三维点云进行特征提取，建立数据集；步骤2、训练一个向量化编码器进行压缩值向量化，得到压缩值对应的特征向量；步骤3、将三维特征提取后的数据集以及压缩值对应的特征向量输出到1维特征模型进行融合，作为新的特征向量进行深度学习模型回归，使用融合后的新的特征向量作为输入，对应的性能参数作为输出，训练新的网络模型；步骤4、将需要预测的新气体扩散层三维点云数据和压缩值输入已训练好的所述新的网络模型进行预测，最终得到多个不同压缩值下的性能参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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