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龙图腾网获悉汉江国家实验室申请的专利一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法及装置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：CN120144973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510627041.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法及装置是由陈欢;龚俊斌;汪晶晗;杨锦涛;张萌飞设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及海洋信息处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法及装置，该方法包括以下步骤：根据目标区域的海流三维速度数据，获取各层中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征；已训练好的神经网络根据历史时刻的各层中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征，预测未来时刻中尺度涡的涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征。解决现有技术中存在难以捕捉小尺度涡旋或快速变化的涡特性、以及难以应对大规模数据处理需求，且鲁棒性较差的问题。

本发明授权一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的中尺度涡时空特性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据目标区域的海流三维速度数据，获取各层中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征； 已训练好的神经网络根据历史时刻的各层中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征，预测未来时刻中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征； 训练神经网络包括以下步骤： 基于不同时刻各层中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征，构建图结构，其中，图结构的图节点包括各个中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征，图结构的边为每个中尺度涡的图节点之间的邻接关系； 每一步迭代更新神经网络的参数时，将上一时刻对应图结构的图节点和边输入至图神经网络，输出预测的下一时刻中尺度涡的类型、涡心位置、涡强度以及温度和声速异常特征，并结合标签数据获取该迭代步骤的损失值，根据损失值，更新图神经网络的参数； 所述损失值根据损失函数确定，其中，、、和分别为强度回归损失以及结构连续性约束损失、温度回归和声速回归损失超参数权重，为总损失值，为关于涡强度的强度回归损失，为关于涡心位置的结构连续性约束损失，是关于温度异常的温度回归损失，关于声速异常的声速回归损失。

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