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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及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：CN120354760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510847761.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及系统是由聂婕;吕材超;宋宁;王鑫;孙正雅;王岚君设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于海浪波高预测技术领域，公开了基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及系统，包括S1、基于振幅相位解耦交互的步骤：得到增强后的海浪波高数据；S2、基于多尺度语义信息提取的步骤：对增强后的海浪波高数据通过构建特征金字塔结构，输出不同尺度的海浪自编码特征，对大语言模型的词库进行自编码，输出词向量特征，利用跨模态注意力机制和动态融合机制得到多尺度语义信息；S3、基于海浪波高领域提示词驱动的大型语言模型预测的步骤：将多尺度语义信息和领域特定语义特征输入到大型语言模型中，输出预测特征。通过本发明有效挖掘海浪复杂时空变化信息，实现海浪波高的精确预测。

本发明授权基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、振幅相位解耦交互的步骤： 通过傅里叶变换分析海浪波高和风场的频域特征得到波高和风场振幅和相位特征，使用卷积层对海浪波高和风场特征进行抽取，再使用残差连接的方式连接海浪波高的振幅和相位，以此将风场的振幅和相位分别对波高的振幅和相位进行增强，最后通过逆傅里叶变换得到增强后的海浪波高数据； S2、基于多尺度语义信息提取的步骤： 对步骤S1输出的增强后的海浪波高数据通过构建特征金字塔结构，系统地捕获不同空间尺度上的海洋特征，输出不同尺度的海浪自编码特征； 对大语言模型的词库进行词向量自编码，输出词向量特征； 利用跨模态注意力机制实现海浪自编码特征和词向量特征之间的交互，输出不同尺度的领域特定语义特征，最后通过动态融合机制得到多尺度语义信息； S3、基于海浪波高领域提示词驱动的大型语言模型预测的步骤： 将多尺度语义信息输入到大型语言模型中，通过特定于海浪的嵌入以从领域知识的角度引导特征的解释过程，以实现基于领域知识的特征深度分析，输出预测特征，得到预测的海浪波高。

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