齐鲁理工学院于钰娜获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁理工学院申请的专利失事AUV漂移轨迹预测方法及装置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：CN117150318B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311306783.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权失事AUV漂移轨迹预测方法及装置是由于钰娜;韩彤童;郭建;李娇;张乔设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本失事AUV漂移轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种失事AUV漂移轨迹预测方法及装置，方法包含：采集失事AUV位置数据、以及第一海洋气象数据，构造初始目标域数据集；采集海洋漂移物位置数据、以及第二海洋气象数据，构造初始源域数据集；对初始目标域数据集和初始源域数据集进行特征相似度分析，生成最优目标域数据集、以及最优源域数据集；将最优源域数据集进行基预测模型的训练，生成初始轨迹预测模型；利用最优目标域数据集对初始轨迹预测模型进行微调，得到目标轨迹预测模型。该方法能够解决预测中，失事AUV漂移轨迹数据量太少，且预测环境复杂多变的情况，实现预测准确率有进一步的提高。
本发明授权失事AUV漂移轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种失事AUV漂移轨迹预测方法，其特征在于，包含： 采集失事AUV位置数据、以及第一海洋气象数据，构造初始目标域数据集，所述第一海洋气象数据为对失事AUV漂移运动产生直接影响作用的海洋气象数据； 采集海洋漂移物位置数据、以及第二海洋气象数据，构造初始源域数据集，所述第二海洋气象数据为对海洋漂移物漂移运动产生直接影响作用的海洋气象数据； 对所述初始目标域数据集和所述初始源域数据集进行特征相似度分析，剔除其中相似度超过一相似度阈值的序列子集，保留未超过所述相似度阈值的序列子集，生成最优目标域数据集、以及最优源域数据集； 将所述最优源域数据集进行基预测模型的训练，生成初始轨迹预测模型； 利用所述最优目标域数据集对所述初始轨迹预测模型进行微调，得到目标轨迹预测模型，所述目标轨迹预测模型输出最终预测的失事AUV漂移轨迹。
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