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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全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：CN115470201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211045506.5，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法是由关佶红;王淑玉;杨涵晨;李文根;张毅超设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法，包括：针对存在大量缺失值的海洋遥感数据构建海洋遥感数据图结构，包括对边、节点、数据矩阵、掩码矩阵以及邻接矩阵的定义；在此基础上构建生成对抗网络的生成器和鉴别器结构，基于GAT网络获取海洋遥感缺失数据的空间动态依赖矩阵和时间短期依赖矩阵，并与数据矩阵共同作为生成器和鉴别器内部结构GRU更新门和重置门的输入；最后，训练生成器和鉴别器，利用损失函数迭代寻优，获得最优补全效果。本发明基于GAT网络动态获取海洋遥感数据时间短期依赖和空间动态依赖信息，在补全过程中能更好地聚合海洋遥感相关信息，有效实现了海洋遥感缺失数据的智能补全，提高了补全的准确性。

本发明授权基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的海洋遥感缺失数据智能补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，针对存在缺失数据的海洋遥感数据，构建海洋遥感数据图结构，包括对节点、边、数据矩阵、掩码矩阵及邻接矩阵的定义； 步骤S2，基于所述海洋遥感数据图结构，使用两个并行的图注意力网络分别学习所述节点的空间位置特征信息与时间序列特征信息并分配权重； 步骤S3，构建生成对抗网络的生成器和鉴别器结构，并将所述空间位置特征信息、所述时间序列特征信息及其权重与数据矩阵融合，作为所述生成器和所述鉴别器的输入，从而得到所述海洋遥感数据的数据补全结果； 步骤S4，训练所述生成器和所述鉴别器，利用损失函数进行寻优，并利用训练好的所述生成对抗网络获得所述海洋遥感数据的最优数据补全结果，其中，至少将所述数据矩阵、所述掩码矩阵及所述邻接矩阵作为所述生成器的输入， 其中，步骤S1中，用多个有向加权图表示所述海洋遥感数据的时空数据结构，每个所述有向加权图表示一个时间戳， 所述有向加权图的图结构表示为： G＝V,E,X,M,A 式中，V表示节点的集合；E表示边的集合；X∈RL×N是数据矩阵，其中L是时间序列的长度，N是节点的个数；M∈RL×N为掩码矩阵，其中的元素mi,j∈{0,1}，其取值与数据矩阵X对应，若数据矩阵中的元素xi,j是缺失值，则对应的掩码mi,j＝0，否则对应的掩码为1；A∈RN×N表示邻接矩阵，其中的元素ai,j∈{0,1}，若ai,j＝1则表示节点vi,vj之间有边，否则为0，ai,j的取值由节点vi,vj之间的距离决定， 根据所述节点的空间位置集合节点vi,vj之间的距离计算公式为： 基于节点vi,vj之间的距离di,j计算掩码ai,j的公式为： 式中，dmin表示预先设定的距离阈值。

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