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龙图腾网获悉中国海洋大学三亚海洋研究院;中国海洋大学申请的专利基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构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：CN119378389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411498908.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法是由赵玮;周春;成佳俊设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法，属于环境场重构技术领域，用于海洋环境场快速重构，包括获取多源海洋数据并进行预处理，计算预处理后的多源海洋数据得到密度场，根据温度场、盐度场、密度场构建多要素耦合场；制作深度学习样本集，构建训练ViT环境场生成模型，使用经过训练的ViT环境场生成模型进行区域海洋环境场重构。本发明综合考虑了海洋多要素场耦合，实现了区域海洋温度、盐度、密度立体环境场的重构，具有准确、高分辨率、快速的特性，能在海洋防灾减灾、海洋生态系统、海洋气候变化等领域发挥数据支撑和应用保障作用。

本发明授权基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法在权利要求书中公布了：1.基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法，其特征在于，包括获取多源海洋数据并进行预处理，计算预处理后的多源海洋数据得到密度场，根据温度场、盐度场、密度场构建多要素耦合场；制作深度学习样本集，构建训练ViT环境场生成模型，使用经过训练的ViT环境场生成模型进行区域海洋环境场重构； ViT环境场生成模型包括生成器和判别器； 生成器的输入为重构场位置信息、随机噪声和多个观测值，随机噪声输入全连接层生成噪声向量，多个观测值分别输入多个多层感知器，生成多个观测特征向量，然后和噪声向量一起输入Transformer编码器，重构场位置信息输入多层感知器生成重构场位置向量； Transformer编码器输出与观测值数量相等的环境场特征向量，向每个环境场特征向量中都加入重构场位置向量，再分别输入多个多层感知器，生成重构环境场块，重构环境场块为多层结构； 判别器的输入为重构环境场块，将重构环境场块中的每个元素分别输入多个多层感知器，在多层感知器的输出中添加重构场位置向量，然后输入Transformer编码器，最后经过一个多层感知器，进行真假判别； Transformer编码器为6层结构，每层依次包括第一归一化层、多头自注意力层、第一特征融合层、第二归一化层、多层感知器和第二特征融合层，其中第一归一化层之前快捷连接第一特征融合层，第二归一化层之前快捷连接第二特征融合层； 使用经过训练的ViT环境场生成模型进行区域海洋环境场重构包括： S1设计损失函数，根据原海洋环境场和重构的海洋环境场的差异构造损失函数Loss： 式中，N是一批训练样本的数量，i是第i个训练样本，y是二元标签，二元标签为0或者1，yi是第i个二元标签，pyi是输出属于yi的标签的概率； S2交替迭代训练神经网络，在交替训练中先固定生成器训练判别器，再固定判别器训练生成器，如此循环直到训练收敛； S3神经网络训练完成后去除判别器，保留生成器，进行真假判别时将海洋环境场的观测值输入生成器，输出为重构的海洋环境场； 海洋环境场的观测值为温度数据、盐度数据和密度数据中的任意一种或数种的组合。

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