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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统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：CN119692205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510199396.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统是由刘晓晶;李昕宇;宋美琪设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统，涉及混合能谱反应堆技术领域，该方法包括：获取材料在不同能谱区的时空特征数据；将时空特征数据输入预先训练的深度学习模型，预测得到热谱区与快谱区之间的耦合响应数据以及中子扩散模式。本发明实施例利用两个深度神经网络结合的深度学习模型，突破了传统数值模拟方法的局限，具备了较强的时空特征捕捉能力、非线性映射能力和泛化能力，在准确预测混合能谱反应堆中的耦合响应和中子扩散模式方面表现出显著的技术效果，并且有效降低了计算复杂度和实验依赖性，提升了应用的广泛性和实时预测能力。

本发明授权基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的混合能谱反应堆中子求解方法，其特征在于，包括： 获取材料在不同能谱区的时空特征数据；所述时空特征数据包括不同能谱区的温度、压力、中子密度的分布数据，以及记录所述分布数据随时间变化的数据； 将所述时空特征数据输入预先训练的深度学习模型，预测得到热谱区与快谱区之间的耦合响应数据以及中子扩散模式；所述深度学习模型包括第一深度神经网络及第二深度神经网络；所述第一深度神经网络为卷积神经网络，所述第二深度神经网络为长短期记忆网络； 所述第一深度神经网络用于基于所述时空特征数据提取得到空间特征，所述第二深度神经网络用于基于所述空间特征及所述时空特征数据提取时间特征，预测得到所述耦合响应数据以及所述中子扩散模式； 所述卷积神经网络负责提取反应器中空间分布的模式，所述长短期记忆网络负责处理时间序列中不同时间点的连接响应和扩散模式的演变； 所述方法还包括：通过反应堆物理模拟仿真工具获取多维物理量数据，所述多维物理量数据包括：热谱区和快谱区的温度、压力、中子密度的分布数据，以及记录所述分布数据随时间变化的数据；对所述多维物理量数据进行预处理；将预处理后的数据输入所述深度学习模型进行训练，基于最小化损失函数调整模型参数至所述损失函数下降至设定阈值，得到训练后的深度学习模型； 所述对所述多维物理量数据进行预处理，包括：对所述多维物理量数据进行标准化或归一化处理；将处理后的数据表示为多维时空张量； 所述将预处理后的数据输入所述深度学习模型进行训练，包括：将所述多维时空张量的空间张量输入卷积神经网络，输出空间特征；将所述空间特征转换为时间序列特征，以及将所述时间序列特征输入长短期记忆网络，输出耦合响应数据；根据所述耦合响应数据及真实的响应数据计算损失函数；迭代优化至所述损失函数下降至设定阈值后，所述深度学习模型的训练结束。

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