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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统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：CN121051396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511596235.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统是由杭仁龙;尚俊;刘青山设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统，该方法包括采集GIIRS长波红外辐射数据、ERA5温度廓线数据以及探空站点的观测数据，并进行预处理，分别得到GIIRS亮温数据、预处理后的ERA5温度廓线数据以及预处理后的探空站点观测数据；构建空间图反演网络，将GIIRS亮温数据及其坐标输入到空间图反演网络中，得到包括位置上下文信息的深层特征；基于深层特征和K‑NN构建图结构；基于深层特征以及图结构的边，得到深度特征和邻接矩阵；将邻接矩阵和深度特征共同输入到特征聚合器中，得到大气温度廓线。本发明充分利用数据空间信息，在大气温度廓线反演任务中更具有优势。

本发明授权一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的大气温度廓线反演方法，其特征在于，包括： S1、采集GIIRS长波红外辐射数据、ERA5温度廓线数据以及探空站点的观测数据，对这三类数据进行预处理，分别得到GIIRS亮温数据、预处理后的ERA5温度廓线数据以及预处理后的探空站点观测数据；对GIIRS亮温数据和预处理后的ERA5温度廓线数据构成的数据集按照设定的比例进行划分，得到训练数据集、验证数据集、测试数据集； S2、构建空间图反演网络，该网络包括特征提取器、图结构构建单元、动态邻接学习器和特征聚合器；利用训练数据集、验证数据集、测试数据集对空间图反演网络进行训练，得到训练后的空间图反演网络； S3、将GIIRS亮温数据及其坐标输入到训练后的空间图反演网络中，经过特征提取器的处理，得到包括位置上下文信息的深层特征；具体为： 特征提取器包括空间坐标编码器、三层完全连接层、ReLU层、批量归一化层和Dropout层； 提取GIIRS亮温数据的空间坐标信息，得到坐标P； 将GIIRS亮温数据及其坐标输入到特征提取器中，利用空间坐标编码器对GIIRS亮温数据的坐标进行处理，提取该坐标的经度分量P[1]和纬度分量P[2]，在对数空间中划分S个尺度，设定第s个尺度对应的频率参数为对不同尺度下坐标的分量进行正弦变换和余弦变换，具体公式为： 其中，CEs,v表示第s个尺度下坐标第v个分量的位置编码；P[v]表示坐标的分量，v＝1,2；βmin表示最小波长；βmax表示最大波长；r表示最大波长和最小波长的比值， 对于坐标，均包括经度和纬度的信息，则坐标分量的位置编码表示为： CEsP,βmin,βmax＝[CEs,1P,βmin,βmax,CEs,2P,βmin,βmax] 其中，CEs表示第s个尺度下坐标分量的位置编码；CEs,1表示第s个尺度下坐标第1个分量的位置编码，即第s个尺度下坐标经度分量的位置编码；CEs,2表示第s个尺度下坐标第2个分量的位置编码，即第s个尺度下坐标纬度分量的位置编码； S个尺度下坐标分量的位置编码构成坐标的位置编码，具体公式为： CEP,βmin,βmax＝ConcatCE0P,βmin,βmax,…,CES-1P,βmin,βmax 其中，CES-1表示第S-1个尺度下坐标分量的位置编码，Concat表示拼接操作，CE表示坐标的位置编码； 将坐标的位置编码映射到相应的特征维度，得到空间嵌入向量，具体公式为： 其中，SCEemb表示空间嵌入向量，表示可学习的权值参数为θPE的全连接层； 将空间嵌入向量与GIIRS亮温数据进行拼接，拼接后的数据依次经过三层完全连接层、ReLU层、批量归一化层和Dropout层的处理，得到包括位置上下文信息的深层特征； S4、步骤S3的深层特征经过图结构构建单元的处理，得到图结构； S5、步骤S3的深层特征以及图结构的边经过动态邻接学习器的处理，得到深度特征和掩码向量；基于掩码向量，得到邻接矩阵；将邻接矩阵和深度特征共同输入到特征聚合器中，得到大气温度廓线。

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