基本信息:
- 专利标题： 一种使用机器学习预测多孔介质结构的方法
- 申请号：CN202410386425.4 申请日：2024-04-01
- 公开(公告)号：CN118279653A 公开(公告)日：2024-07-02
- 发明人： 肖睿 , 李桃 , 徐越 , 崔东旭
- 申请人： 东南大学
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 专利权人： 东南大学
- 当前专利权人： 东南大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 代理机构： 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
- 代理人： 蔡天敏
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/0455 ; G06N3/0475 ; G06N3/094
摘要：
本发明涉及一种使用机器学习预测多孔介质结构的方法，包括：获取不同工况制备的多孔介质的图像及对应的参数信息；根据相态特征对图像进行处理，获取图像数据集；从图像数据集中任选两张不同工况的图像，并与对应的参数信息构成一个训练样本；利用若干训练样本训练生成对抗网络模型，其采用无监督的图像到图像的转换算法进行训练，对于每个输入的训练样本，输出原图像的重构图像和预测图像，通过输出的预测图像对模型进行验证，完成训练后获得预测模型；将已知工况制备的多孔介质图像及对应的参数信息与目标对象的预设参数信息一起输入预测模型，获得目标对象的预测图像，由此本发明可高效、准确地获得对目标对象的结构预测。