[發明專利]一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質

在審

• 申請號: 202210142653.8
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114547956A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 蘇坤華;陳楠;李智洪;陶鈞
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06F30/27;G06F30/28;G06F111/04;G06F111/08;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 高冰

1.一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，包括以下步驟：

基于局部流場中連接數據塊中粒子的高階依賴關系和分布情況信息，構建分布矩陣；

對分布矩陣進行聚合處理，將分布矩陣中的粒子由高階狀態聚合到高階節點上，得到聚合矩陣；

基于全局流場下聚合矩陣中粒子之間的轉移關系，構建概率轉移矩陣；

基于分布矩陣、聚合矩陣和概率轉移矩陣，構建三層高階網絡模型；

對三層高階網絡模型進行優化處理，并基于優化后的模型生成流場表示結果。

2.根據權利要求1所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述基于局部流場中連接數據塊中粒子的高階依賴關系和分布情況信息，構建分布矩陣這一步驟，其具體包括：

基于粒子之間存在的高階依賴關系獲取粒子在局部流場中連接數據塊之間的轉移關系，得到第一轉移關系；

基于第一轉移關系估計數據連接塊的粒子數，構建第一向量；

基于第一轉移關系獲取粒子從連接數據塊到高階狀態的分布情況信息，得到第一分布信息；

基于第一分布信息估計高階狀態中的粒子數，構建第二向量；

通過矩陣乘法對第一向量和第二向量進行逆運算，得到逆運算值；

基于逆運算值，構建分布矩陣。

3.根據權利要求2所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述基于全局流場下聚合矩陣中粒子之間的轉移關系，構建概率轉移矩陣這一步驟，其具體包括：

基于全局流場下，獲取粒子在高階節點之間的轉移信息并進行分類，得到有效轉移和非有效轉移；

判斷到屬于有效轉移，計算兩個相交節點在相鄰兩個時刻的粒子數量變化，得到粒子的第一轉移概率；

判斷到屬于非有效轉移，通過掩模矩陣轉換為有效轉移，計算粒子的轉移概率，得到粒子的第二轉移概率；

結合第一轉移概率和第二轉移概率，通過列向量對相鄰兩個高階節點在相鄰兩個時刻的粒子變化數量進行估計，得到粒子轉移概率；

基于粒子轉移概率，構建概率轉移矩陣。

4.根據權利要求3所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述三層高階網絡包括分布層、聚合層和轉移層。

5.根據權利要求4所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述對三層高階網絡模型進行優化處理，并基于優化后的模型生成流場表示結果這一步驟，其具體包括：

基于損失函數估計三層高階網絡模型連接數據塊上粒子分布的誤差，得到誤差分析值；

基于誤差分析值對三層高階網絡模型進行優化處理，得到優化模型；

基于優化后的模型生成流場表示結果。

6.根據權利要求5所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述損失函數的公式表示如下：

上式中，L為誤差分析值，t表示步數，i表示連接數據塊，表示連接數據塊中的粒子數，表示連接數據塊中的估計粒子數，k和∈為常數。

7.根據權利要求5所述一種基于高階網絡的流場表示方法，其特征在于，所述基于誤差分析值對三層高階網絡模型進行優化處理，得到優化模型這一步驟，其具體包括：

基于誤差分析值，通過近似分配策略對分布矩陣進行初始化處理，得到分布矩陣的初始值；

基于誤差分析值，通過層次聚類對聚合矩陣進行初始化處理，得到聚合矩陣的初始值；

基于聚合矩陣的初始值，通過梯度下降算法優化概率轉移矩陣，得到優化后的概率轉移矩陣；

基于優化后的概率轉移矩陣，通過梯度下降算法更新聚合矩陣，得到更新的聚合矩陣；

基于優化后的概率轉移矩陣和更新的聚合矩陣，得到優化模型。