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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學申請的專利基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115470201B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211045506.5，技術領域涉及：G06F18/15；該發(fā)明授權基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法是由關佶紅;王淑玉;楊涵晨;李文根;張毅超設計研發(fā)完成，并于2022-08-30向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法，包括：針對存在大量缺失值的海洋遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建海洋遙感數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)，包括對邊、節(jié)點、數(shù)據(jù)矩陣、掩碼矩陣以及鄰接矩陣的定義；在此基礎上構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡的生成器和鑒別器結(jié)構(gòu)，基于GAT網(wǎng)絡獲取海洋遙感缺失數(shù)據(jù)的空間動態(tài)依賴矩陣和時間短期依賴矩陣，并與數(shù)據(jù)矩陣共同作為生成器和鑒別器內(nèi)部結(jié)構(gòu)GRU更新門和重置門的輸入；最后，訓練生成器和鑒別器，利用損失函數(shù)迭代尋優(yōu)，獲得最優(yōu)補全效果。本發(fā)明基于GAT網(wǎng)絡動態(tài)獲取海洋遙感數(shù)據(jù)時間短期依賴和空間動態(tài)依賴信息，在補全過程中能更好地聚合海洋遙感相關信息，有效實現(xiàn)了海洋遙感缺失數(shù)據(jù)的智能補全，提高了補全的準確性。

本發(fā)明授權基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖注意力網(wǎng)絡的海洋遙感缺失數(shù)據(jù)智能補全方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，針對存在缺失數(shù)據(jù)的海洋遙感數(shù)據(jù)，構(gòu)建海洋遙感數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)，包括對節(jié)點、邊、數(shù)據(jù)矩陣、掩碼矩陣及鄰接矩陣的定義； 步驟S2，基于所述海洋遙感數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)，使用兩個并行的圖注意力網(wǎng)絡分別學習所述節(jié)點的空間位置特征信息與時間序列特征信息并分配權重； 步驟S3，構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡的生成器和鑒別器結(jié)構(gòu)，并將所述空間位置特征信息、所述時間序列特征信息及其權重與數(shù)據(jù)矩陣融合，作為所述生成器和所述鑒別器的輸入，從而得到所述海洋遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)補全結(jié)果； 步驟S4，訓練所述生成器和所述鑒別器，利用損失函數(shù)進行尋優(yōu)，并利用訓練好的所述生成對抗網(wǎng)絡獲得所述海洋遙感數(shù)據(jù)的最優(yōu)數(shù)據(jù)補全結(jié)果，其中，至少將所述數(shù)據(jù)矩陣、所述掩碼矩陣及所述鄰接矩陣作為所述生成器的輸入， 其中，步驟S1中，用多個有向加權圖表示所述海洋遙感數(shù)據(jù)的時空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個所述有向加權圖表示一個時間戳， 所述有向加權圖的圖結(jié)構(gòu)表示為： G＝V,E,X,M,A 式中，V表示節(jié)點的集合；E表示邊的集合；X∈RL×N是數(shù)據(jù)矩陣，其中L是時間序列的長度，N是節(jié)點的個數(shù)；M∈RL×N為掩碼矩陣，其中的元素mi,j∈{0,1}，其取值與數(shù)據(jù)矩陣X對應，若數(shù)據(jù)矩陣中的元素xi,j是缺失值，則對應的掩碼mi,j＝0，否則對應的掩碼為1；A∈RN×N表示鄰接矩陣，其中的元素ai,j∈{0,1}，若ai,j＝1則表示節(jié)點vi,vj之間有邊，否則為0，ai,j的取值由節(jié)點vi,vj之間的距離決定， 根據(jù)所述節(jié)點的空間位置集合節(jié)點vi,vj之間的距離計算公式為： 基于節(jié)點vi,vj之間的距離di,j計算掩碼ai,j的公式為： 式中，dmin表示預先設定的距離閾值。

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