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龍圖騰網獲悉云海智創(江蘇)科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120448749B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510939961.7，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法是由王雄;張子亭;梁逸爽;劉鵬;葛志成;鄧曉連設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法，具體涉及海洋氣候預測領域，包括融合多源時空數據并標準化，通過提取多尺度特征，生成極端事件樣本，進而進行聯合訓練，生成自適應優化的預測結果。一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法通過級聯式時空注意力機制，有效降低了跨尺度交互不足導致的預測誤差放大；基于條件變分自編碼器，通過物理編碼與殘差修正機制補充歷史稀疏樣本，降低了模型對訓練集覆蓋度的依賴，提升極端事件特征的泛化能力；通過利用門控循環單元動態計算大氣與海洋模態的特征關聯矩陣，并引入守恒律損失函數約束特征演化方向，強化了跨尺度特征的關聯性與物理一致性。

本發明授權一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的海洋氣候延伸尺度預測方法，其特征在于，包括： S1：獲取包含海洋衛星遙感與浮標觀測的第一海洋尺度，通過物理約束對抗網絡進行時空對齊重構，輸出標準化網格數據作為第一關鍵尺度； S2：部署時空注意力機制，并基于所述第一關鍵尺度提取包括渦旋與環流模態的第一尺度特征； S3：基于所述第一尺度特征，驅動條件變分自編碼器生成極端事件樣本作為第二尺度特征； S4：部署跨模態特征交互門，動態計算所述第一尺度特征和所述第二尺度特征的特征關聯矩陣，并構建包含守恒律損失函數與數據驅動損失函數的混合優化目標生成第三尺度特征； 計算所述第一尺度特征和所述第二尺度特征的特征關聯矩陣，包括： 量化大氣特征與海洋特征在每個空間位置（）上的局部關聯性，通過計算大氣特征向量與海洋特征向量之間的余弦相似度衡量，具體表示為： ， 量化大氣特征與海洋特征的全局關聯性，通過對大氣特征和海洋特征在空間維度上執行平均池化操作，并基于目標區域特征的分布，計算互信息量，具體表示為： ， 其中，表示為大氣特征和海洋特征的聯合概率分布，和分別表示為大氣特征和海洋特征的邊緣概率分布； 采用指數移動平均的形式更新大氣與海洋模態之間的特征關聯矩陣，具體表示為： ， 其中，表示為更新后的特征關聯矩陣，表示為上一時間步的特征關聯矩陣，表示為當前時間步的特征關聯矩陣，表示為時間衰減因子； 所述時間衰減因子隨時間步長的增加呈指數衰減，具體表示為： ， 其中，表示為自上一更新以來的時間，表示為衰減常數； S5：基于所述第三尺度特征，利用嵌入渦度擬能守恒方程的可微分驗證機制計算跨模態耦合系數，動態調節所述跨模態特征交互門的權重分布； S6：根據所述可微分驗證機制輸出的預測誤差分布，動態調整所述混合優化目標的損失函數比例系數與時空注意力機制的算力分配。

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