南京信息工程大学张家福获国家专利权
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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基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质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：CN115512235B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211210892.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质是由张家福;于莉设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明设计一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质，能实时、高效的识别出卫星云图的云况信息。本方法将标记好的卫星云图输入到网络中，采用广义非线性卷积学习复杂的解空间，将输出的标签与卫星云图的真实标记输入到损失函数中进行梯度回传，训练整个网络模型，最后将实时获取的卫星云图经过预处理，输入到网络中进行识别。广义非线性卷积能自适应的寻找最优解，避免特定算子的解空间单调的局限性，能够精准识别卫星云图的云况信息，具有高精度、高时效性的特点。
本发明授权一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取卫星云图； 预处理所述卫星云图； 将所述卫星云图输入训练好的广义非线性卷积神经网络； 输出识别分类后的卫星云图的云况类别；所述云况类别包括卷状云、中云、积水云、层云； 所述广义非线性卷积神经网络包括： 两层的隐藏层：用于把输入卫星云图数据的特征，抽象到另一空间维度，展现其更加抽象化的特征； 非线性卷积层：用于采用泰勒公式自适应的计算卷积后的非线性激活函数，将卫星云图的原始特征通过非线性卷积转换为更加复杂的特征空间； 池化层：用于将特征空间进行处理，得到识别结果； 所述广义非线性卷积神经网络使用Q阶的泰勒公式近似表示节点算子，复合节点函数由Q阶泰勒公式表示： 式中，w为展开项系数，y为自变量，a为展开点。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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