买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉海南热带海洋学院;海南热带海洋学院崖州湾创新研究院申请的专利一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合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：CN120561880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511064502.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合方法是由夏瑞雪;梁韵设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合方法，涉及数据融合技术领域，具体包括如下步骤：对海洋变量场数据进行预处理。针对任意时间点自适应生成集合背景场。将背景场、真值和观测值组织成标准化、用于自适应傅里叶神经过程模型训练的数据集。构建AFNP模型，AFNP模型包括：背景场编码器、观测场编码器、神经傅里叶算子、自适应对齐融合模块和解码器，最后由解码器输出对真实场的预测结果。对AFNP模型进行有监督的端到端训练，学习背景场与观测场之间的非线性关系，重构真实海洋状态场。本发明的技术方案克服现有技术中对线性假设与高斯误差的依赖、深度学习模型物理不可解释、谱域方法边界适应性差的问题。

本发明授权一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应傅里叶神经过程的海洋多源数据融合方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，对海洋变量场数据进行预处理，海洋数据包括：背景场、真值和观测值； S2，针对任意时间点自适应生成背景场集合； S3，将背景场、真值和观测值组织成标准化、用于自适应傅里叶神经过程AFNP模型训练的数据集； S4，构建AFNP模型，AFNP模型包括：背景场编码器、观测场编码器、神经傅里叶算子、自适应对齐融合模块和解码器，最后由解码器输出对真实场的预测结果； S5，对AFNP模型进行有监督的端到端训练，学习背景场与观测场之间的非线性关系，重构真实海洋状态场； 步骤S4具体包括如下步骤： S4.1，构建背景场编码器和观测场编码器，并提取局部空间特征； S4.2，引入傅里叶神经算子，对提取的局部空间特征进行频域增强： ； ； 其中，为傅里叶神经算子，为经背景编码器提取的背景场局部空间特征，为经观测编码器提取的观测场局部空间特征，为背景场的频域增强结果，为观测场的频域增强结果； S4.3，设计自适应对齐融合模块，学习空间可变的对齐权重； S4.4，将融合后的特征输入解码器，映射回海洋状态估计场。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海南热带海洋学院;海南热带海洋学院崖州湾创新研究院，其通讯地址为：572000 海南省三亚市育才路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。