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龙图腾网获悉无锡九方科技有限公司申请的专利基于深度学习的三维海洋环境场的智能融合方法及系统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：CN115393540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211050583.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于深度学习的三维海洋环境场的智能融合方法及系统是由王明清;黄小猛;王丹妮;梁逸爽;周峥设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的三维海洋环境场的智能融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的三维海洋环境场智能融合方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取多源海洋数据，其中，所述多源海洋数据包括一维观测数据、二维海洋卫星观测数据和三维网格化海洋模式及再分析数据；S2、对多源海洋数据进行数据处理；S3、制作样本集；S4、搭建深度学习网络模型，并对其进行训练，构建海洋数据智能融合模型；S5、将待融合多源海洋数据输入海洋数据智能融合模型中，输出智能融合结果。本发明综合考虑海洋环境要素时空连续、一致性以及多要素间物理关联性，通过构建海洋数据智能融合模型实现了多维度、多源异构海洋数据的高精度、高分辨率、时空连续的智能融合，为海洋领域科学研究及应用保障提供高质量数据资源支撑。

本发明授权基于深度学习的三维海洋环境场的智能融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的三维海洋环境场的智能融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取多源海洋数据，其中，所述多源海洋数据包括一维观测数据、二维海洋卫星观测数据和三维网格化海洋模式及再分析数据； 所述一维观测数据包括Argo、以及浮标、潜标和船载设备所观测的海温剖线数据；所述二维海洋卫星观测数据包括海表温度数据、海面高度异常数据和海面风场数据；所述三维网格化海洋模式及再分析数据包括HYCOM数据、SODA海洋再分析数据和EN4-analysis数据； S2、对获得的多源海洋数据进行数据处理，包括对多源海洋数据进行质量控制处理、时空插值处理以及归一化处理； 所述对多源海洋数据进行质量控制处理，具体为：对多源海洋数据中的一维观测数据进行异常值和缺失值的查询、剔除、修正与填充； 所述对多源海洋数据进行时空插值处理，具体包括以下步骤： A21、将一维观测数据采用线性插值的方法插值到垂直方向标准层{z1,z2,…,zk}； A22、将水平方向上离散分布的一维观测数据采用时空权重插值的方法插值到水平网格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}对应网格点； A23、将二维海洋卫星观测数据采用双线性插值的方法插值到水平网格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}； A24、将三维网格化海洋模式及再分析数据采用双线性插值的方法插值到三维网格{x1,x2,…,xm}×{y1,y2,…,yn}×{z1,z2,…,zk}； A25、将空间插值后的多源海洋资料插值到相同的时间分辨率； 所述对多源海洋数据进行归一化处理，具体步骤为：将时空插值后的多源海洋数据和时空信息数据进行归一化处理，所述时空信息数据包括所在年份、月份、经度以及纬度； S3、制作样本集，并划分训练集、测试集和验证集； 所述制作样本集，具体包括以下步骤： S31、将插值到垂直方向标准层的一维观测数据作为样本标签，设定垂直方向标准层的层数为k，则样本标签的数组维度记为（1，k）； S32、将与一维观测数据对应水平网格位置的EN4-analysis数据、HYCOM数据、SODA再分析数据、EN4-analysis数据和HYCOM数据之间的差值、HYCOM数据和SODA再分析数据之间的差值、EN4-analysis数据和SODA再分析数据之间的差值作为样本特征数据，组成6个特征通道； S33、将样本标签所在的时空信息数据和样本标签对应网格的二维海洋卫星观测数据作为样本特征数据，组成1个特征通道，制作成样本集，并将样本特征数组维度记为（7，k）； S4、搭建深度学习网络模型，并采用训练集对深度学习网络模型进行训练，构建海洋数据智能融合模型； 所述深度学习网络模型中加入了全局注意力机制和自适应参数化ReLU激活函数，其中，所述全局注意力机制采用先进行通道注意力再进行空间注意力的串行方式； 所述采用训练集对搭建的深度学习网络模型进行训练，具体步骤为：采用训练集对搭建的深度学习网络模型进行训练，并将输出结果与样本标签数据进行对比，通过最小化网络模型输出与样本标签数据间的差异，参数优化，构建海洋数据智能融合模型； S5、将待融合多源海洋数据输入海洋数据智能融合模型中，输出智能融合结果。

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