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龍圖騰網獲悉湘潭大學申請的專利一種平流層風場模擬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：CN119940424B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510005508.9，技術領域涉及：G06N3/0475；該發明授權一種平流層風場模擬方法是由歐陽建權;資澤襄;唐歡容設計研發完成，并于2025-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種平流層風場模擬方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種平流層風場模擬方法，包括：將平流層風場樣本數據以及條件控制向量作為輸入，通過條件編碼器從平流層風場樣本數據中提取特征，并將其映射到低維的隱空間向量；逐步將隨機噪聲添加到隱空間向量，得到噪聲隱空間向量；以條件控制向量和噪聲隱空間向量作為輸入，通過隱空間擴散模型的去噪神經網絡模型預測噪聲，進行逆向去噪過程，得到去噪隱空間向量；將去噪隱空間向量和條件控制向量輸入到條件解碼器進行解碼，得到平流層風場模擬數據；將平流層風場模擬數據作為輸入，通過時空超分辨率網絡模型，得到更高分辨率的平流層風場模擬數據。本申請可以高效生成平流層風場模擬數據。

本發明授權一種平流層風場模擬方法在權利要求書中公布了：1.一種平流層風場模擬方法，其特征在于，該方法包括： 步驟S1：構建條件控制網絡，將控制平流層風場的條件信息輸入到條件控制網絡，得到條件控制向量； 步驟S2：將平流層風場樣本數據以及條件控制向量作為輸入，通過預訓練好的編碼器-解碼器模型中的條件編碼器從平流層風場樣本數據中提取特征，并將其映射到低維的隱空間向量；其中，編碼器-解碼器模型包括條件編碼器和條件解碼器兩個部分； 步驟S3：逐步將隨機噪聲添加到隱空間向量，得到噪聲隱空間向量；以所述條件控制向量和所述噪聲隱空間向量作為輸入，通過預訓練好的隱空間擴散模型的去噪神經網絡模型預測噪聲，進行逆向去噪過程，得到去噪隱空間向量；將所述去噪隱空間向量和條件控制向量輸入到預訓練好的編碼器-解碼器模型中的條件解碼器進行解碼，得到第一平流層風場模擬數據； 步驟S4：將所述第一平流層風場模擬數據作為輸入，通過預訓練好的時空超分辨率網絡模型，得到第二平流層風場模擬數據；其中，所述第二平流層風場模擬數據的分辨率高于第一平流層風場模擬數據的分辨率。

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湘潭大學，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市雨湖區羊牯塘街；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”。