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龙图腾网获悉中国气象局人工影响天气中心申请的专利作业效果区域多参量时空移动对比检验方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411736008.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权作业效果区域多参量时空移动对比检验方法是由周毓荃;吴懿旋;晏良锐;赵俊杰;王飞;唐雅慧;蔡淼;朱冰;蔡兆鑫设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本作业效果区域多参量时空移动对比检验方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种作业效果区域多参量时空移动对比检验方法，包括采集人工增雨区域的工作监测数据，对所述工作监测数据进行预处理；通过所述工作监测数据进行对比参量选择获得多项对比参量，根据作业方式选取催化剂扩散传输方案，获得作业影响区；根据作业影响区选择不受催化作业影响的区域获得对比去区，根据移动的所述多项对比参量对所述作业影响区和对比区进行对比检验获得对比检验公式；采用增雨量根据所述对比检验值进行作业后效果评估，获得作业效果。该方法不仅可以提高作业效果区域多参量时空移动对比检验的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于作业效果区域多参量时空移动对比检验系统中。

本发明授权作业效果区域多参量时空移动对比检验方法在权利要求书中公布了：1.一种作业效果区域多参量时空移动对比检验方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集人工增雨区域的工作监测数据，对所述工作监测数据进行预处理； 通过所述工作监测数据进行对比参量选择获得多项对比参量，根据作业方式选取催化剂扩散传输方案，获得作业影响区；包括： 根据工作监测数据获取作业效果的参量，计算参量的作业效果关联度： 其中第b个参量为，参量的作业效果关联度为，第s时刻的参量为，第s+1时刻的参量为，参量的数量为，参量出现的概率为，符号函数为，参量改变后的实际作业效果为，参量未改变的预测作业效果为，参量的权重为，参量的误差为，阶跃函数为； 将作业效果关联度大于0.3172的参量作为候选参量，计算候选参量间的线性相关度： 其中第b个候选参量的平均值为，第v个候选参量为，第v个候选参量的平均值为，候选参量和候选参量的线性相关度为，候选参量和候选参量的相异距离为，候选参量和候选参量的偏差量为，相似容量参数为； 计算候选参量间的变化信息度： 其中候选参量和候选参量的变化信息度为，窗口的数量为p，偏差量为出现的概率为； 计算候选参量的变化度： 其中候选参量的重要度为，尺度因子为，遗传系数为，误差值为； 将重要度大于0.137的候选参量输出为多项对比参量； 根据催化剂扩散传输方案获取作业区域，计算作业区域的多项对比参量变化值变化值； 其中第i个作业区域第个多项对比参量为，第i个作业区域第个多项对比参量的变化值为，第s时刻第i个作业区域第个多项对比参量的初始值为，第s+j时刻的第i个作业区域第个多项对比参量为； 多项对比参量变化值大于0.241的作业区域作为候选影响区，根据多项对比参量变化值按照偏差小于0.216的准则进行初级划分，获得初级区域； 计算多项对比参量的效果相关度： 其中第i个初级区域第个多项对比参量的外界干扰为，多项对比参量的数量为，多项对比参量出现的概率为，第i个初级区域第个多项对比参量的重要性权重为，多项对比参量的效果相关度为； 根据多项对比参量的效果相关度构造效果相关性矩阵，将初级区域输入卷积神经网络分类模型，计算卷积层输出： 其中第a个区域的卷积层输出为，激活函数为，输出偏置为M，卷积核尺寸为Q，分类边界向量为，惩罚系数为，第z个对比参量的数值误差为，对角矩阵为，第a个初级区域内多项对比参量的效果相关性矩阵为Z，转置为T，不同初级区域对比参量的效果相关性矩阵为R，前y列不同初级区域效果相关性矩阵为，前y列对角矩阵为，前y列初级区域内效果相关性矩阵为，对角矩阵的逆矩阵为，初级区域的数量为； 计算输出类别： 其中第a个区域的全连接层的输出为，第a个输出的类别为，第a个区域的最大池化函数值为，移动长度为，池化尺寸为，输出的数量为； 根据类别将卷积神经网络分类模型的输出进行分类，并输出为作业影响区； 根据作业影响区选择不受催化作业影响的区域获得对比区，根据移动的所述多项对比参量对所述作业影响区和对比区进行对比检验获得对比检验值； 基于增雨量对所述对比检验值进行作业后效果评估，获得作业效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国气象局人工影响天气中心，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街46号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。