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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种平流层风场模拟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：CN119940424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510005508.9，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种平流层风场模拟方法是由欧阳建权;资泽襄;唐欢容设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种平流层风场模拟方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种平流层风场模拟方法，包括：将平流层风场样本数据以及条件控制向量作为输入，通过条件编码器从平流层风场样本数据中提取特征，并将其映射到低维的隐空间向量；逐步将随机噪声添加到隐空间向量，得到噪声隐空间向量；以条件控制向量和噪声隐空间向量作为输入，通过隐空间扩散模型的去噪神经网络模型预测噪声，进行逆向去噪过程，得到去噪隐空间向量；将去噪隐空间向量和条件控制向量输入到条件解码器进行解码，得到平流层风场模拟数据；将平流层风场模拟数据作为输入，通过时空超分辨率网络模型，得到更高分辨率的平流层风场模拟数据。本申请可以高效生成平流层风场模拟数据。

本发明授权一种平流层风场模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种平流层风场模拟方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1：构建条件控制网络，将控制平流层风场的条件信息输入到条件控制网络，得到条件控制向量； 步骤S2：将平流层风场样本数据以及条件控制向量作为输入，通过预训练好的编码器-解码器模型中的条件编码器从平流层风场样本数据中提取特征，并将其映射到低维的隐空间向量；其中，编码器-解码器模型包括条件编码器和条件解码器两个部分； 步骤S3：逐步将随机噪声添加到隐空间向量，得到噪声隐空间向量；以所述条件控制向量和所述噪声隐空间向量作为输入，通过预训练好的隐空间扩散模型的去噪神经网络模型预测噪声，进行逆向去噪过程，得到去噪隐空间向量；将所述去噪隐空间向量和条件控制向量输入到预训练好的编码器-解码器模型中的条件解码器进行解码，得到第一平流层风场模拟数据； 步骤S4：将所述第一平流层风场模拟数据作为输入，通过预训练好的时空超分辨率网络模型，得到第二平流层风场模拟数据；其中，所述第二平流层风场模拟数据的分辨率高于第一平流层风场模拟数据的分辨率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市雨湖区羊牯塘街；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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