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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种小样本条件下数值预报产品智能站点订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：CN120196872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510667999.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种小样本条件下数值预报产品智能站点订正方法是由王向;秦育婧;沈逸辰;黄巨龙;刘倩;吴昊设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本条件下数值预报产品智能站点订正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小样本条件下数值预报产品智能站点订正方法，包括：获取数值预报产品的原始数据，其中所述原始数据包括降水、温度、风速和能见度；构建图神经网络，其中所述图神经网络的GNN层采用扩散图卷积网络作为基本模块，构建SE‑ResNet层，其中所述SE‑ResNet层为结合SE模块的残差块；将所述SE‑ResNet层融入到图神经网络中，得到订正模型SE‑ResGNN；对所述订正模型SE‑ResGNN进行训练，通过训练好的订正模型SE‑ResGNN对原始数据进行订正，得到原始数据的订正结果。

本发明授权一种小样本条件下数值预报产品智能站点订正方法在权利要求书中公布了：1.一种小样本条件下数值预报产品智能站点订正方法，其特征在于，包括： 获取数值预报产品的原始数据，其中所述原始数据包括降水、温度、风速和能见度； 构建图神经网络，其中所述图神经网络的GNN层采用扩散图卷积网络作为基本模块，构建SE-ResNet层，其中所述SE-ResNet层为结合SE模块的残差块；将所述SE-ResNet层融入到图神经网络中，得到订正模型SE-ResGNN； 对所述订正模型SE-ResGNN进行训练，通过训练好的订正模型SE-ResGNN对原始数据进行订正，得到原始数据的订正结果； 所述图神经网络包括依次连接的六层扩散图卷积网络，其中通过前五层的扩散图卷积网络获取更加泛化的特征，通过最后一层扩散图卷积网络对更加泛化的特征进行重建； 在所述SE-ResNet层中，对输入残差块的输入数据进行全局平均池化，并对全局平均池化的结果通过依次连接的全连接层、SiLU激活函数、全连接层、Sigmoid激活函数进行处理，得到通道注意力权重； 对所述输入数据通过扩散图卷积网络和SiLU激活函数进行处理，对通道注意力权重和处理结果进行相乘，将相乘的结果与输入数据相加，得到SE-ResNet层的最终输出数据； 所述SE-ResNet层融合到除第一层和最后一层的扩散图卷积网络中； 扩散图卷积网络的数据处理过程包括： 其中，和分别为前向转移矩阵和后向转移矩阵，Hl+1为第l层的输出，Tk表示第k阶的切比雪夫多项式，和为第l层的学习参数； 获取数值预报产品的原始数据之后还包括： 对所述获取数值预报产品的原始数据进行预处理，其中所述预处理包括填补，并对所述风速进行分解，分解为纬向风速和经向风速，将分解结果替换风速的输入数据； 对所述风速进行分解的过程包括： 其中，spd为给定的风速，wdir为风向，其中，u表示纬向风，v表示经向风； 通过均方误差作为损失函数对所述订正模型进行训练。

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