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龍圖騰網獲悉上海大學申請的專利一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115186755B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210846000.8，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法是由李孝偉;陳宇寧;李自強;張丹;吳昊;張翔宇;彭艷設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法，其提出一種利用多元序列數據構造特征矩陣的方式，對多剖面多序列數據的相關性加以統籌，基本方法為對多剖面內的不同深度層的位溫、位密求其內積；其次，對于多序列的溫鹽數據，若不考慮它們之間的關聯性，在梯度誤差判別工作中不僅需要對每一個剖面都進行浮力頻率計算，會使計算的時間與資源成本增加，還可能因為未考慮到周圍環境的影響而出現噪聲，并且在同一剖面內，由于僅考慮到相鄰的一個深度層的位溫與位密，對縱向深度之間的關聯性的考慮也有欠缺，基于此，本發明利用卷積神經網絡并通過向前滑動一定的步長截取深度層，以此對特征矩陣當前深度層的梯度進行判斷。

本發明授權一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種考慮相關性的溫鹽數據垂向梯度誤差檢測方法，其特征在于，具體包括以下步驟： 1選取海域，并計算某一剖面與相鄰剖面的位溫與位密； 2針對海域內所有剖面的位密，計算特征矩陣； 3將滑動窗口沿剖面向下深入，生成h個特征矩陣； 4將特征矩陣作為輸入數據，嵌入RNN模型，聚合特征映射，作為重構特征矩陣； 5使用損失函數，計算重構矩陣與原始特征矩陣的誤差； 6判別損失函數值是否超過閾值，如是，將深度層標記為“存在梯度誤差”，如否，將該深度層標記為“不存在梯度誤差”； 所述步驟2具體為： 對待測剖面與另一相鄰剖面的位密數據構造特征矩陣，作為輸入數據；假設兩個剖面在向前推進h層深度層的歷史位密數據分別為： 隨后，假定生成的特征矩陣M，其第i行j列的元素計算方式為： 其中，分母K為重構因子，以此方案計算，最終，待測海域內所有的位密數據剖面會生成一個特征矩陣M，矩陣的維度則是海域內的剖面數量，而此特征矩陣也是個沿對角線對稱的矩陣。

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