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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法及应用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：CN119808827B 。

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：202411749032.1，技术领域涉及：G01S19/14；该发明授权基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法及应用是由闫恒乾;张永垂;洪梅;胡王江;王宁;刘健斌;吴明辉设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法，属于海洋环境立体监测技术领域，具体在于解决背景技术中存在的传统复杂深度网络无法利用零散现场观测数据集作为标签数据的问题，通过以卫星观测的海表要素架构为因子，以现场观测剖面数据为标签，可重构次表层温盐数据。本发明的主要部分包括：1深度神经网络部分，该部分通过输入海表要素场，对次表层要素场数据进行预测；2双线性插值算子的代价函数部分，该部分利用双线性插值算子，将预测的次表层要素场与零散位置的观测数据集标签相对应，实现综合利用多源海洋数据开展次表层要素场数据重构的目的。

本发明授权基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法及应用在权利要求书中公布了：1.基于深度网络和零散观测数据重构次表层要素场数据的方法，其特征在于：包括： S1.基于输入数据海表要素场X和输出数据水下要素场Y，选取对应的深度神经网络F； S2.利用现场实地观测剖面信息以及神经网络F输出的次表层三维重构要素场的格点信息，构造多个观测点双线性插值矩阵H； S3.基于双线性插值矩阵H的ypred，以剖面观测值yobs为标签，构造损失函数； S4.利用构造的损失函数对深度神经网络F进行训练，调整网络权重，得到训练后的神经网络F； S5.将海表要素场X作为输入数据，输入至训练后的神经网络F，训练后的神经网络F输出最终的次表层三维重构要素场Y1； 在步骤S2中，构造多个观测点双线性插值矩阵H过程包括： S201.构造多个观测点的双线性插值； S202.基于多个观测点的双线性插值，得到双线性插值矩阵H； 多个观测点包括观测点P和观测点Q，且观测点P和观测点Q的双线性插值构造方法为： 设落在给定格点内的观测点P水平坐标为xo，yo，其周边邻近存在四个格点，四个格点对应的值依次为Y11、Y21、Y12以及Y22，对应的坐标依次为x1，y1、x2，y1、x1，y2以及x2，y2； 观测点P处的双线性插值表达式表示为： 其中，yP为插值到观测点处的值； 将Y11的因子记为Y12的因子记为Y21的因子记为Y22的因子记为将公式1简写为： 设观测点Q落在Y33、Y34、Y43以及Y44所在坐标之内，获得观测点Q处的双线性插值表达式为： 其中，yQ为插值到观测点处的值。

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