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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测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：CN115186755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210846000.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测方法是由李孝伟;陈宇宁;李自强;张丹;吴昊;张翔宇;彭艳设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测方法，其提出一种利用多元序列数据构造特征矩阵的方式，对多剖面多序列数据的相关性加以统筹，基本方法为对多剖面内的不同深度层的位温、位密求其内积；其次，对于多序列的温盐数据，若不考虑它们之间的关联性，在梯度误差判别工作中不仅需要对每一个剖面都进行浮力频率计算，会使计算的时间与资源成本增加，还可能因为未考虑到周围环境的影响而出现噪声，并且在同一剖面内，由于仅考虑到相邻的一个深度层的位温与位密，对纵向深度之间的关联性的考虑也有欠缺，基于此，本发明利用卷积神经网络并通过向前滑动一定的步长截取深度层，以此对特征矩阵当前深度层的梯度进行判断。

本发明授权一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑相关性的温盐数据垂向梯度误差检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 1选取海域，并计算某一剖面与相邻剖面的位温与位密； 2针对海域内所有剖面的位密，计算特征矩阵； 3将滑动窗口沿剖面向下深入，生成h个特征矩阵； 4将特征矩阵作为输入数据，嵌入RNN模型，聚合特征映射，作为重构特征矩阵； 5使用损失函数，计算重构矩阵与原始特征矩阵的误差； 6判别损失函数值是否超过阈值，如是，将深度层标记为“存在梯度误差”，如否，将该深度层标记为“不存在梯度误差”； 所述步骤2具体为： 对待测剖面与另一相邻剖面的位密数据构造特征矩阵，作为输入数据；假设两个剖面在向前推进h层深度层的历史位密数据分别为： 随后，假定生成的特征矩阵M，其第i行j列的元素计算方式为： 其中，分母K为重构因子，以此方案计算，最终，待测海域内所有的位密数据剖面会生成一个特征矩阵M，矩阵的维度则是海域内的剖面数量，而此特征矩阵也是个沿对角线对称的矩阵。

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