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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种多源海洋环境数据订正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：CN119598412B 。

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：202411476504.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种多源海洋环境数据订正方法是由朱湘;邓科峰;李小勇;邵成成;韩毅;张荻;蒋晓琦;肖青龙设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源海洋环境数据订正方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多源海洋环境数据订正方法，本方法通过对原始海洋环境数据进行预处理，得到标准海洋环境数据，基于标准海洋环境数据得到训练完成的海洋环境数据预测模型，通过海洋环境数据预测模型的特征提取能力、双向长短期记忆网络的时间序列建模能力，以及注意力机制的自动聚焦特性，以提升数据处理的精度和可靠性，将待修正的海洋环境数据输入训练完成的海洋环境数据预测模型中，得到预测的海洋环境数据，通过预测的海洋环境数据对待修正的海洋环境数据进行订正，以得到订正后的海洋环境数据，有效地提高了海洋环境数据订正的精度和可靠性。

本发明授权一种多源海洋环境数据订正方法在权利要求书中公布了：1.一种多源海洋环境数据订正方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始海洋环境数据； 对所述原始海洋环境数据进行预处理，以获取标准海洋环境数据； 将所述标准海洋环境数据输入待训练的海洋环境数据预测模型中，以得到训练完成的海洋环境数据预测模型； 将待修正的海洋环境数据输入所述训练完成的海洋环境数据预测模型，得到预测的海洋环境数据； 根据所述预测的海洋环境数据对待修正的海洋环境数据进行订正，得到订正后的海洋环境数据； 所述待训练的海洋环境数据预测模型包括特征提取模块、时间序列建模模块以及注意力模块； 所述将所述标准海洋环境数据输入待训练的海洋环境数据预测模型中，以得到训练完成的海洋环境数据预测模型，包括： 将所述标准海洋环境数据输入至所述特征提取模块，以使所述特征提取模块对所述标准海洋环境数据进行空间特征提取，以得到所述标准海洋环境数据的空间特征； 将所述空间特征输入至所述时间序列建模模块，以使所述时间序列建模模块对所述空间特征进行过去和未来的时间建模，以得到时间序列表示； 将所述时间序列表示输入至注意力模块，以使所述注意力模块计算所述时间序列的相关性，以得到所述时间序列表示的预测值； 根据所述时间序列表示的预测值和标准海洋环境数据确定所述待训练的海洋环境数据预测模型的损失函数值； 根据所述损失函数值对所述待训练的海洋环境数据预测模型进行迭代更新，直到满足迭代终止条件，得到所述训练完成的海洋环境数据预测模型； 所述注意力模块包括相似性计算模块、注意力分数模块以及加权求和模块； 所述将所述时间序列表示输入至注意力模块，以使所述注意力模块计算所述时间序列的相关性，以得到所述时间序列表示的预测值，包括： 将所述时间序列表示输入至所述相似性计算模块，以计算所述时间序列中每个键的相似性，以得到所述时间序列的相似性结果； 将所述时间序列的相似性结果输入至所述注意力分数模块，以得到所述时间序列表示的注意力分数； 将所述注意力分数输入至所述加权求和模块，以得到所述时间序列表示的预测值； 所述相似性计算模块通过全连接层连接Bi-LSTM网络的输出，将Bi-LSTM网络的输出的时间序列表示输入全连接层以得到时间序列的相似性结果。

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