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龍圖騰網獲悉無錫九方科技有限公司申請的專利基于深度學習的三維海洋環境場的智能融合方法及系統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：CN115393540B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211050583.X，技術領域涉及：G06T17/05；該發明授權基于深度學習的三維海洋環境場的智能融合方法及系統是由王明清;黃小猛;王丹妮;梁逸爽;周崢設計研發完成，并于2022-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的三維海洋環境場的智能融合方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的三維海洋環境場智能融合方法及系統，該方法包括以下步驟：S1、獲取多源海洋數據，其中，所述多源海洋數據包括一維觀測數據、二維海洋衛星觀測數據和三維網格化海洋模式及再分析數據；S2、對多源海洋數據進行數據處理；S3、制作樣本集；S4、搭建深度學習網絡模型，并對其進行訓練，構建海洋數據智能融合模型；S5、將待融合多源海洋數據輸入海洋數據智能融合模型中，輸出智能融合結果。本發明綜合考慮海洋環境要素時空連續、一致性以及多要素間物理關聯性，通過構建海洋數據智能融合模型實現了多維度、多源異構海洋數據的高精度、高分辨率、時空連續的智能融合，為海洋領域科學研究及應用保障提供高質量數據資源支撐。

本發明授權基于深度學習的三維海洋環境場的智能融合方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的三維海洋環境場的智能融合方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取多源海洋數據，其中，所述多源海洋數據包括一維觀測數據、二維海洋衛星觀測數據和三維網格化海洋模式及再分析數據； 所述一維觀測數據包括Argo、以及浮標、潛標和船載設備所觀測的海溫剖線數據；所述二維海洋衛星觀測數據包括海表溫度數據、海面高度異常數據和海面風場數據；所述三維網格化海洋模式及再分析數據包括HYCOM數據、SODA海洋再分析數據和EN4-analysis數據； S2、對獲得的多源海洋數據進行數據處理，包括對多源海洋數據進行質量控制處理、時空插值處理以及歸一化處理； 所述對多源海洋數據進行質量控制處理，具體為：對多源海洋數據中的一維觀測數據進行異常值和缺失值的查詢、剔除、修正與填充； 所述對多源海洋數據進行時空插值處理，具體包括以下步驟： A21、將一維觀測數據采用線性插值的方法插值到垂直方向標準層{z1,z2,…,zk}； A22、將水平方向上離散分布的一維觀測數據采用時空權重插值的方法插值到水平網格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}對應網格點； A23、將二維海洋衛星觀測數據采用雙線性插值的方法插值到水平網格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}； A24、將三維網格化海洋模式及再分析數據采用雙線性插值的方法插值到三維網格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}×{z1,z2,…,zk}； A25、將空間插值后的多源海洋資料插值到相同的時間分辨率； 所述對多源海洋數據進行歸一化處理，具體步驟為：將時空插值后的多源海洋數據和時空信息數據進行歸一化處理，所述時空信息數據包括所在年份、月份、經度以及緯度； S3、制作樣本集，并劃分訓練集、測試集和驗證集； 所述制作樣本集，具體包括以下步驟： S31、將插值到垂直方向標準層的一維觀測數據作為樣本標簽，設定垂直方向標準層的層數為k，則樣本標簽的數組維度記為（1，k）； S32、將與一維觀測數據對應水平網格位置的EN4-analysis數據、HYCOM數據、SODA再分析數據、EN4-analysis數據和HYCOM數據之間的差值、HYCOM數據和SODA再分析數據之間的差值、EN4-analysis數據和SODA再分析數據之間的差值作為樣本特征數據，組成6個特征通道； S33、將樣本標簽所在的時空信息數據和樣本標簽對應網格的二維海洋衛星觀測數據作為樣本特征數據，組成1個特征通道，制作成樣本集，并將樣本特征數組維度記為（7，k）； S4、搭建深度學習網絡模型，并采用訓練集對深度學習網絡模型進行訓練，構建海洋數據智能融合模型； 所述深度學習網絡模型中加入了全局注意力機制和自適應參數化ReLU激活函數，其中，所述全局注意力機制采用先進行通道注意力再進行空間注意力的串行方式； 所述采用訓練集對搭建的深度學習網絡模型進行訓練，具體步驟為：采用訓練集對搭建的深度學習網絡模型進行訓練，并將輸出結果與樣本標簽數據進行對比，通過最小化網絡模型輸出與樣本標簽數據間的差異，參數優化，構建海洋數據智能融合模型； S5、將待融合多源海洋數據輸入海洋數據智能融合模型中，輸出智能融合結果。

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