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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测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：CN119940110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510011343.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测重构方法是由陈铖;乐冰;王青印设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测重构方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测重构方法，利用了卫星遥感数据建立的多种海面参数信息位置信息、时间信息、海表面温度、海平面高度异常与过往已知的温度剖面信息进行联合反演，实现了利用海洋表面参数对水下温度场的重构，对训练数据加入了随机的0‑3个深度层对应的已知温度信息，重构结果的准确度较传统方法有所提升。本发明无需了解和分析复杂的海洋动力学过程，只需利用对应的观测数据便可以直接得到重构的温度场数据，计算量小，过程实现简单，结果较为准确。

本发明授权基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer架构的水下温度场卫星遥感预测重构方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：建立多维信息集合的输入特征网络的数据集，包括重构剖面的位置信息、时间信息、及对应的海面遥感参数数据； 所述海面遥感参数包括海表面温度数据及海平面高度异常数据； 所述位置信息包括经度和纬度； 所述时间信息为月份； 对位置信息数据和时间信息数据进行正余弦编码，转换为可供模型理解和学习的数据，作为输入数据； 步骤2：将输入数据封装为PyTorch数据集，数据集的输入特征和温度剖面均被堆叠为二维张量； 随机选择m个已知的温度层的温度值，保存该温度值与其对应的温度层索引，处理批次中的数据并对已知温度的位置进行掩码处理； 步骤3、输入嵌入与位置编码：将输入特征通过一个线性层映射到高维空间中，为每个位置添加位置编码，偶数位置采用正弦函数编码，奇数位置采用余弦函数编码；已知温度的值映射到高维空间后，与位置编码和特征嵌入合并； 步骤4：将封装的PyTorch数据集按批次输入网络加载Transformer模型，通过Transformer模型独特的多头注意力机制，利用历史数据完成对模型的训练； 步骤5：待重构剖面的位置信息、时间信息、及对应的海面遥感参数如海表面温度及海平面高度异常输入Transformer网络，得到温度场重构值及其相应的MSE： 其中，表示样本数量，表示真实值，是表示预测值；通过对测试集数据的可视化得到原始温度剖面和重构得到的温度剖面。

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