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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種基于EDH-SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119106707B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410564360.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0455；該發(fā)明授權(quán)一種基于EDH-SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法是由程小平;孔新新;費建芳;黃小剛設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-05-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于EDH-SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法在說明書摘要公布了：一種基于EDH?SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法，以采集到的區(qū)域內(nèi)的諸多數(shù)據(jù)為蒸發(fā)波導模型的輸入，預(yù)測得到區(qū)域內(nèi)海面上的蒸發(fā)波導高度。蒸發(fā)波導模型的結(jié)構(gòu)是EDH?SimUNet，其使用深度方向可分離卷積操作進行下采樣，使用轉(zhuǎn)置卷積進行上采樣，跳躍連接以緩減梯度消失和信息丟失的問題。EDH?SimUNet可避免物理模型在非均勻大氣條件和強穩(wěn)定大氣條件下，因普適函數(shù)、穩(wěn)定度修正函數(shù)和尺度參數(shù)的確定帶來差異較大的診斷結(jié)果。該診斷方法有效解決傳統(tǒng)物理蒸發(fā)波導模型在診斷波導高度時因迭代計算而產(chǎn)生的高額時間成本問題，還能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)和環(huán)境，自動調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化性能，進而輕松擴展到新的數(shù)據(jù)集和任務(wù)上。

本發(fā)明授權(quán)一種基于EDH-SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于EDH-SimUNet的蒸發(fā)波導診斷方法，以采集到的區(qū)域內(nèi)氣溫、氣壓、濕度、風速以及海表溫度數(shù)據(jù)為蒸發(fā)波導模型的輸入，預(yù)測得到區(qū)域內(nèi)海面上的蒸發(fā)波導高度；其特征在于所述蒸發(fā)波導模型的結(jié)構(gòu)是EDH-SimUNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；EDH-SimUNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建步驟包括： 步驟一：從再分析數(shù)據(jù)集中篩選出區(qū)域內(nèi)近海面的氣溫、氣壓、濕度、風速、海表溫度數(shù)據(jù)，作為訓練數(shù)據(jù)的特征； 步驟二：借助蒸發(fā)波導模型計算出氣溫、氣壓、濕度、風速、海表溫度數(shù)據(jù)對應(yīng)的蒸發(fā)波導高度，即為訓練數(shù)據(jù)制作標簽； 步驟三：搭建EDH-SimUNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集；其中訓練集進一步隨機劃分為訓練集和驗證集；根據(jù)驗證集的表現(xiàn)對EDH-SimUNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行調(diào)參； 步驟四：借助測試集，對蒸發(fā)波導模型性能進行評估和驗證； 所述步驟三中，EDH-SimUNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入處理模塊、下采樣模塊A、下采樣模塊B、下采樣模塊C、下采樣模塊D、上采樣模塊D、上采樣模塊C、上采樣模塊B、上采樣模塊A和輸出處理模塊； 所述輸入處理模塊中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為6、輸出通道為64并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為64、輸出通道為64并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 輸出模塊中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為64、輸出通道為1的1×1卷積層； 下采樣模塊A中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：2×2最大池化層；輸入通道為64、輸出通道為128并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為128、輸出通道為128并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 下采樣模塊B中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：2×2最大池化層；輸入通道為128、輸出通道為256并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通為道25、輸出通道為256并填充1的3×3的深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 下采樣模塊C中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：2×2最大池化層；輸入通道為256；輸出通道為512并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為512；輸出通道為512并填充1的3×3的深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 下采樣模塊D中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：2×2最大池化層；輸入通道為512、輸出通道為1024并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為1024、輸出通道為1024并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 上采樣模塊A中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為128、輸出通道為64、步幅為2的2×2轉(zhuǎn)置卷積層；輸入通道為128、輸出通道為64并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為64、輸出通道為64并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 上采樣模塊B中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為256、輸出通道為128、步幅為2的2×2轉(zhuǎn)置卷積層；輸入通道為256、輸出通道為128并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為128、輸出通道為128并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 上采樣模塊C中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為512、輸出通道為256、步幅為2的2×2轉(zhuǎn)置卷積層；輸入通道為512、輸出通道為256并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為256、輸出通道為256并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層； 上采樣模塊D中按數(shù)據(jù)處理順序依次為：輸入通道為1024、輸出通道為512、步幅為2的2×2轉(zhuǎn)置卷積層；輸入通道為1024、輸出通道為512并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層；輸入通道為512、輸出通道為512并填充1的3×3深度方向可分離卷積層；批次標準化層；ReLU層。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市德雅路109號國防科技大學氣象海洋學院；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。