复旦大学张峰获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于机器学习的随机云生成器加速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：CN116341379B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310285960.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的随机云生成器加速方法是由张峰;吴昕;肖海霞设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的随机云生成器加速方法在说明书摘要公布了：本发明属于云的物理参数化技术领域，具体为一种基于机器学习的随机云生成器加速方法。本发明采用机器学习方法来对随机云生成器进行替代，获得便捷快速的机器学习模型，该模型根据输入的云量廓线以及总云量可以快速地获得对应的抗相关厚度，免去了繁琐的遍历与随机数生成过程，极大地加快了抗相关厚度的获取速度，对于生成云的次网格结构有重要意义。基于本发明计算的数据集，在分辨率、纬度与抗相关厚度之间建立参数化关系，给出了抗相关厚度随着分辨率与纬度的平均变化，该参数化方案可直接应用于数值模式中，对提高模式的模拟准确度具有着重要意义。
本发明授权一种基于机器学习的随机云生成器加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的随机云生成器加速方法，其特征在于，具体步骤为： 1构建机器学习模型，用于生成大量抗相关厚度数据；该机器学习模型是多层感知机模型； 2将根据卫星观测得到的云量廓线数据与总云量数据，输入机器学习模型，到对应的抗相关厚度； 3将卫星观测时的分辨率与纬度信息与该抗相关厚度数据结合，得到分辨率、纬度、抗相关厚度三元组数据集；根据该三元组数据集，在分辨率、纬度与抗相关厚度之间建立参数化关系，具体为一个五阶多项式： FRes,Lat＝c+a1*Res+a2*Lat+a3*Res2+a4*Res*Lat+a5*Lat2…+a20*Lat5 其中，Res,Lat为输入分辨率与纬度，c为常数项，ai，i＝1,2…,20为多项式系数； 4将该参数化关系直接应用于对大气系统进行数值模拟与预测的气候数值模式中，气候数值模式根据模拟区域的分辨率与纬度，获得在该分辨率与纬度下的抗相关厚度的均值，使用该抗相关厚度均值直接对该区域的云重叠情况进行模拟。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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