河海大学;华北水利水电大学刘柱获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学;华北水利水电大学申请的专利一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正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：CN120216886B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510686938.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正方法是由刘柱;黄博涵;虞美秀;刘懿;黄生志;冯凯;郭辉;陈新国;黄芷旋设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正方法，该方法通过无监督的生成对抗网络识别全球气候模式水文气象变量预估偏差，利用生成器与判别器的对抗训练，不断减小对抗损失，从而使得训练好的生成式深度学习网络具有处理复杂的非线性关系的能力，以达到降尺度与偏差校正的综合最佳。此方法可以用于校正多模式各变量（降水，温度等）集合预估的平均偏差并提高其分辨率。发明实例表明该方法能够有效的对多模型集合预估降尺度，且比常用的分位数映射及卷积神经网络具有更好的降尺度效果。
本发明授权一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式深度学习的气候模式预估降尺度校正方法，其特征在于，包括：对全球气候模式输出的多模型的气候模式预估数据进行预处理，预处理后的多模型的气候模式预估数据通过生成对抗网络降尺度校正模型进行降尺度偏差校正； 所述生成对抗网络降尺度校正模型包括生成器和判别器，生成器的输入是预处理后的多模型的气候模式预估数据，生成器的目标是生成器的输出数据与参考数据的分布差异最小；生成器中上采样层的输出数据作为判别器的输入，判别器用于区分生成器中上采样层的输出数据与参考数据的分布差异，并根据判定结果计算降尺度损失函数，根据降尺度损失函数的结果调整生成器与判别器的参数；对生成器的输出数据进行下采样，通过偏差校正损失函数量化下采样后的生成器输出数据与参考数据的差异，根据偏差校正损失函数的结果调整生成器的参数。
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