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龍圖騰網獲悉廣東海洋大學申請的專利系統性風險預測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：CN120448746B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510898259.0，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權系統性風險預測方法及系統是由侯宇恒設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本系統性風險預測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種系統性風險預測方法及系統，涉及深度學習技術領域，包括：將氣象系統記錄的氣象序列數據轉化為氣象頻域數據，并將序列數據和頻域數據進行融合，得到頻時空融合數據；基于通道維度拆分頻時空融合數據，并計算拆分所得第一數據組的空間相關性和拆分所得第二數據組的時頻相關性；基于通道維度拼接空間相關性和時頻相關性，得到頻時空級聯數據；對頻時空級聯數據在時間維度、通道維度和空間維度依次進行線性映射，得到氣象風險預測結果。本申請通過頻域處理兼顧低頻和高頻變化特征、克服高頻噪聲干擾，利用空間和時頻相關性計算挖掘特征交互關系，從而實現多維度特征深度融合，最終提高了系統性氣象風險預測的準確性與魯棒性。

本發明授權系統性風險預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種系統性風險預測方法，其特征在于，所述系統性風險預測方法包括： 對于氣象系統記錄的氣象序列數據中任意一個時間點下的氣象序列數據的任意一個特征點，提取所述特征點隨時間點變化的特征軌跡，其中，所述氣象序列數據的維度包括時間維度和基于特征點數量確定的空間維度，所述特征點為所述氣象系統中發生變化的氣象指標； 對所述特征軌跡進行離散余弦變換，得到所述特征點在各時間點的離散余弦變換系數； 在遍歷各特征點后，根據各離散余弦變換系數對對應的特征軌跡進行編碼，得到所述氣象序列數據對應的氣象頻域數據，并將所述氣象序列數據和所述氣象頻域數據進行融合，得到頻時空融合數據； 對所述頻時空融合數據進行層歸一化，得到目標向量矩陣； 基于預設模型通道維度將所述目標向量矩陣進行均勻拆分，得到第一數據組和第二數據組； 并行多次計算所述第一數據組中各特征點之間的相關關系，得到所述第一數據組的空間相關性； 并行多次計算所述第二數據組中各特征點之間的注意力親和力，得到所述第二數據組的時頻相關性； 基于所述模型通道維度拼接所述空間相關性和所述時頻相關性，得到頻時空級聯數據； 對所述頻時空級聯數據在所述時間維度、所述模型通道維度和所述空間維度依次進行線性映射，得到所述氣象系統的氣象風險預測結果； 所述第一數據組包括空間查詢向量矩陣、空間鍵向量矩陣和空間值向量矩陣，所述并行多次計算所述第一數據組中各特征點之間的相關關系，得到所述第一數據組的空間相關性的步驟包括： 在任意一次計算過程中，根據所述空間查詢向量矩陣和所述空間鍵向量矩陣計算第一向量間相似度，并對所述第一向量間相似度進行歸一化處理，得到第一注意力權重矩陣； 根據所述第一注意力權重矩陣和所述空間值向量矩陣計算第一結果向量矩陣； 將多次計算過程所得的第一結果向量矩陣進行聯結，得到所述第一數據組的空間相關性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東海洋大學，其通訊地址為：524000 廣東省湛江市麻章區海大路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。