一种人工智能鱼模拟系统的流场识别方法

专利申请号：CN202310545999.7

公 开 号：CN116562330B

发 明 人：张春泽 侯极 周勤 张湛 刁伟 彭培艺 马倩 米家杉 谢灵运 

代 理 人：北京圣州专利代理事务所(普通合伙)刘岩

代理机构：北京圣州专利代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20240112

公 开 日：20230515

专利主分类号：G06N3/006

关 键 词：流场 人工智能 模拟系统 时间序列 人工鱼 卷积神经网络 时间序列信息 循环神经网络 预处理 实验数据库 并行采样 多个方面 感知能力 获取数据 序列数据 波幅 对流场 感知机 集群式 波长 侧线 迭代 涡量 感知 填充 服务器 移植 智能 

摘      要：本发明公开了一种人工智能鱼模拟系统的流场识别方法，涉及人工鱼流场识别技术领域，使用集群式服务器并行采样，取得连续的流场时间序列信息数据，对数据进行预处理后，利用基于长时间序列的循环神经网络或卷积神经网络的侧线感知机不断地获取数据、进行训练和迭代，最终识别具有时间序列性质的流场序列数据信号，感知的流场信号包括但不限于流速、压力和涡量，并不断地将实验结果填充到实验数据库，对后生成的人工鱼起到记忆移植的效果，减少重复性错误的出现，本发明采用上述方法的一种人工智能鱼模拟系统的流场识别方法，可以从波幅、波频、波长等多个方面全面反映流场的特征，从而使得智能鱼在平台模拟中具备了对流场变化的连续感知能力。