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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值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：CN121301753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511861706.1，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值方法是由刘恩博;邓敏;谌恺祺设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值方法，属于数据处理技术领域，具体包括：收集研究区域内所有气象监测站点的空间坐标及其在连续多个时间戳上的气温观测数据；通过空间编码器计算每个站点对应的空间嵌入向量；利用分解器网络将每个采样点的气温时间序列分解为低维稀疏特征；通过特征表征网络将全部低维稀疏特征映射为特征嵌入向量；构建克里金网络，计算协方差矩阵，基于克里金方程求解低维稀疏特征估计值；利用重构器网络将低维稀疏特征估计值重构为气温时间序列估计值；以最小化估计误差为目标对模型进行训练；利用目标模型对目标区域的气温数据进行插值。通过本发明的方案，提高了插值效率和精准度。

本发明授权一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分解克里金网络的气温数据时空插值方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集研究区域内所有气象监测站点的空间坐标及其在连续多个时间戳上的气温观测数据，并将站点划分为包含观测数据的采样点集合和需要插值的未采样点集合； 步骤2，基于各站点的空间坐标，通过空间编码器计算每个站点对应的空间嵌入向量； 步骤3，利用分解器网络，将每个采样点的气温时间序列分解为低维稀疏特征，并将所有采样点低维稀疏特征的均值作为未采样点低维稀疏特征的先验信息； 步骤4，通过特征表征网络，将全部低维稀疏特征映射为特征嵌入向量； 步骤5，构建克里金网络，融合空间嵌入向量与特征嵌入向量，计算采样点之间以及未采样点与采样点之间的协方差矩阵，并基于克里金方程求解未采样点的低维稀疏特征估计值； 步骤6，利用重构器网络，将未采样点的低维稀疏特征估计值重构为对应的气温时间序列估计值； 步骤7，基于采样点的气温观测数据及其对应的模型估计值，以最小化估计误差为目标对模型进行训练，直至达到预设条件，得到目标模型； 步骤8，利用目标模型对目标区域的气温数据进行插值。

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