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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的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：CN118607360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410695573.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的方法是由姜涵颖;李汇军;蔡其发;成巍;张斌;张晓芳设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的方法，包括：1对获取的掩星观测数据进行质量控制与规范化；2利用掩星观测数据训练Profile_net；3利用掩星观测数据和电离层参考模型所提供的数据训练GAIN；4通过GAIN输出nmF2、hmF2地图；5将单点的nmF2、hmF2数据输入Profile_net，使nmF2、hmF2地图成为三维观测数据，建立全球四维电离层电子密度模型。本发明通过深度学习，由IRI所提供的理论数据和大量累积的掩星观测数据训练神经网络，实现水平维度和单点廓线维度的时间演化模型，结合二者构建电子密度时空分布。本发明可实现还原全球F层关键参数地图，由F层关键参数还原单点电子密度廓线，立全球电离层电子密度四维模型。

本发明授权一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络建立电离层电子密度模型的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对获取的掩星观测数据进行质量控制与规范化； 2利用掩星观测数据训练Profile_net； 所述的Profile_Net是由多个神经元堆叠而成的多层感知机MLP模型，其输入为电离层的两个参数：电子密度nmF2和电子高度hmF2，输出为电离层电子密度廓线，利用掩星观测数据所提供的电子密度廓线训练Profile_Net； 3利用掩星观测数据和电离层参考模型所提供的数据训练GAIN； 4通过GAIN输出nmF2、hmF2地图； 将掩星数据所提供的预设时间分辨率的nmF2、hmF2规范到全球网格上后的全球地图数据、噪声z和标定矩阵M输入训练完成后的GAIN网络中，得到生成的全球nmF2、hmF2地图； 5读取4中生成的预设时间分辨率的nmF2、hmF2地图，将每一个点位都视作一个独立的对象，把每个点位上所获取的nmF2、hmF2两个参数数据输入训练完成后的Profile_Net中，得到该点位的电子密度廓线数据，整合所有点位的电子密度廓线数据，得到预设时间分辨率的空间三维电子密度分布情况； 将GAIN所输出的nmF2、hmF2地图和Profile_net结合，建立全球四维电离层电子密度模型，还原观测数据的电离层电子密度变化情况。

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