山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)王英龙获国家专利权
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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法与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：CN118035722B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202410177495.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法与系统是由王英龙;杨美红;李响;宋健;赵志刚;王春晓;张振强;吴顺芳设计研发完成，并于2024-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于船舷风速预测技术领域，提供了一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法及系统，包括：获取海洋观测数据；提取所获取的海洋观测数据的数据特征；对所提取的数据特征进行多粒度对比学习，得到海洋观测数据的不同粒度时间序列数据的特征向量；根据所得到的时间序列数据特征向量，完成船舷风速的校正预测。本发明利用超声波风速数据来校正左右船舷风速，通过构建正负样本对，自动从海洋观测时间序列中提取不同粒度的表征向量，而无需手动调整参数或依赖领域专业知识；具备自动学习数据内在结构和模式的能力，提高对左右船舷风速数据误差的感知，增强校正能力。
本发明授权一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督对比学习的船舷风速校正预测方法，其特征在于，包括： 获取海洋观测数据； 提取所获取的海洋观测数据的数据特征； 对所提取的数据特征进行多粒度对比学习，得到海洋观测数据的不同粒度时间序列数据的特征向量； 根据所得到的时间序列数据特征向量，完成船舷风速的校正预测，包括：根据所得到的时间序列数据特征向量和线性回归模型，进行船舷风速的预测。
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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19号；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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