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龙图腾网获悉无锡九方科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的船舶运动姿态预测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：CN121210980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511737035.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于神经网络的船舶运动姿态预测方法是由周峥;顾侃;王明清;徐晓;纪相存;丁旻昱设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的船舶运动姿态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶运动预测领域，公开了一种基于神经网络的船舶运动姿态预测方法，用于提高船舶运动姿态预测的精度。包括基于船舶历史运动数据构建多尺度特征序列，并与实时观测数据动态融合生成优化船舶状态序列。通过水动力参数辨识和运动学方程约束修正该序列，得到船舶物理约束状态序列。将此序列与历史运动模式动态匹配，经运动模式识别和轨迹相似度分析生成船舶增强特征序列。之后将其输入物理约束神经网络预测模型，经船舶运动学约束层和姿态预测层协同优化，输出预测结果。本发明结合船舶运动状态生成动态权重分配方案，最终得到可信度加权的最终预测结果，有效提高了船舶运动姿态预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于神经网络的船舶运动姿态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的船舶运动姿态预测方法，其特征在于，包括： 基于船舶历史运动数据构建多尺度船舶运动特征序列，提取船舶运动在不同时间尺度下的特征分量，生成多尺度船舶运动特征序列； 将实时观测数据与所述多尺度船舶运动特征序列进行动态融合，优化数据融合过程生成优化船舶状态序列； 对所述优化船舶状态序列进行修正，通过船舶水动力参数辨识和运动学方程约束，生成船舶物理约束状态序列； 将所述船舶物理约束状态序列与历史运动模式进行动态特征匹配，通过运动模式识别和轨迹相似度分析，生成船舶增强特征序列； 依据所述船舶增强特征序列输入至物理约束神经网络预测模型，通过船舶运动学约束层和姿态预测层的协同优化，输出船舶未来时刻的运动姿态预测结果，其中，物理约束神经网络预测模型包括： 船舶运动学约束层：基于船舶运动微分方程构建网络约束条件，用于校验神经网络中间输出的物理合理性； 姿态预测层：接收经物理约束校验后的特征，进行运动姿态计算输出船舶未来时刻的运动姿态预测结果。

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无锡九方科技有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区蠡园开发区吟白路1号研创大厦1701-1室；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”。

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