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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利旋转等变物理量的预测方法、设备、存储介质和产品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：CN119203797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411710752.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权旋转等变物理量的预测方法、设备、存储介质和产品是由殷实;何力新设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本旋转等变物理量的预测方法、设备、存储介质和产品在说明书摘要公布了：本申请公开了旋转等变物理量的预测方法、设备、介质和产品，涉及电数字数据处理技术领域。其中，旋转等变物理量的预测方法包括：构建和训练非线性等变深度学习模型，非线性等变深度学习模型包括具有线性计算复杂度的图神经网络和解码器；非线性等变深度学习模型训练完成时将待测材料结构的物理系统模型输入至非线性等变深度学习模型；使用图神经网络提取旋转等变特征；根据梯度诱导机制转换旋转等变特征对应的非线性旋转不变特征，得到非线性旋转等变特征；使用解码器解码非线性旋转等变特征，得到待测材料结构的旋转等变物理量。本申请能够解决现有技术难以同时保证旋转等变物理量的预测精度和计算效率，限制了材料结构的应用的技术问题。

本发明授权旋转等变物理量的预测方法、设备、存储介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种旋转等变物理量的预测方法，其特征在于，包括：构建和训练非线性等变深度学习模型，其中，所述非线性等变深度学习模型包括具有线性计算复杂度的图神经网络和解码器；当所述非线性等变深度学习模型训练完成时，将待测材料结构的物理系统模型输入至所述非线性等变深度学习模型；使用所述图神经网络提取所述物理系统模型的旋转等变特征；根据梯度诱导机制转换所述旋转等变特征对应的非线性旋转不变特征，得到非线性旋转等变特征；使用解码器解码所述非线性旋转等变特征，预测得到所述待测材料结构的旋转等变物理量；所述根据梯度诱导机制转换所述旋转等变特征对应的非线性旋转不变特征，得到非线性旋转等变特征的步骤，包括：使用所述旋转等变特征，根据所述梯度诱导机制： 转换所述非线性旋转不变特征，得到所述非线性旋转等变特征，其中，表示所述旋转等变特征，表示非线性旋转不变特征，表示非线性旋转等变特征；所述构建和训练非线性等变深度学习模型的步骤，包括：使用多个等变函数算子，构建具有线性计算复杂度的所述图神经网络；构建用于非线性编码的非线性神经网络；连接所述图神经网络和所述非线性神经网络，得到编码器，其中，所述编码器用于输出所述非线性旋转等变特征；对所述编码器进行多次串联堆叠，得到具有多层编码器的深度编码网络；构建用于解码所述非线性旋转等变特征的解码器；连接所述深度编码网络和所述解码器，构建得到所述非线性等变深度学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。