中国科学院大气物理研究所杨婷获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统及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：CN119993312B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510477274.8，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统及方法是由杨婷;王自发;张诗语;李弘毅;宋逸凡;田雨彤;谭怡宁设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统及方法，通过构建垂直高度层的动态空间图，结合元学习框架，实现在数据稀缺区域的快速迁移与高精度反演。系统利用异构图神经网络捕捉组分扩散规律，并通过MAML优化减少标注数据需求，解决了传统模型泛化能力不足、依赖大量数据等问题，可广泛应用于复杂地理环境下的空气质量监测。
本发明授权一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络与自适应元学习的PM2.5化学组分垂直廓线反演系统，其特征在于，包括多源数据获取模块、图结构构建模块、自适应元学习模块及反演输出模块； 其中，所述多源数据获取模块，用于采集获取当前地理区域的k个垂直高度层上的多源数据；对所述多源数据进行预处理，得到预处理后的多源数据； 所述图结构构建模块，用于将各个所述垂直高度层作为节点进行构建得到图结构；并通过预设时间周期采集得到的气象变量数据计算所述图结构中第i个节点与第j个节点之间的边权重； 所述自适应元学习模块，用于基于所述边权重结合多个地区采集得到的样本多源数据进行构建并训练得到目标自适应元学习模型； 所述反演输出模块，用于将当前地区的当前时刻的预处理后的多源数据通过所述目标自适应元学习模型进行处理，输出得到预测PM2.5化学组分垂直廓线反演结果。
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