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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建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：CN120763868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511247313.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建方法是由金涛;邹文凯;周洪娟;王晨旭;周志权设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建方法，解决了现有无法捕捉海洋数据中的深层次时空依赖，导致温盐重建精度差技术问题。其包括获取海洋温盐异常特征数据集，进行预处理得到时间序列数据和空间序列数据，输入多尺度时空特征融合网络模型进行特征融合得到温盐异常值，进行反归一化并叠加气候平均值得到温盐重建结果；多尺度时空特征融合网络模型包括空间特征提取分支、时间特征提取分支和时空特征融合模块。本申请可广泛应用于海洋科学技术领域。

本发明授权一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空特征融合的海洋次表层温盐重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取海洋温盐异常特征数据集，进行预处理得到时间序列数据和空间序列数据，输入多尺度时空特征融合网络模型进行特征融合得到重建温盐异常值，进行反归一化并叠加气候平均值得到温盐重建结果； 所述多尺度时空特征融合网络模型包括空间特征提取分支、时间特征提取分支和时空特征融合模块； 所述空间特征提取分支包括Conv2D卷积层、深度可分离卷积、两个批归一化层、GELU激活函数层、坐标注意力机制和残差连接层，用于提取所述空间序列数据中的目标空间特征图； 所述时间特征提取分支包括线性投影层、多尺度采样模块、时序特征建模模块、插值还原模块、拼接层、线性融合模块、多头注意力机制和全局平均池化层，用于提取所述时间序列数据中的时间特征向量； 所述时空特征融合模块包括交叉注意力机制、卷积注意力模块和全连接层，用于将所述目标空间特征图和所述时间特征向量进行特征融合得到温盐异常值； 所述空间特征提取分支通过所述Conv2D卷积层对所述空间序列数据进行特征升维得到升维后的空间序列数据，进行所述深度可分离卷积得到初始空间特征图，将所述初始空间特征图输入所述批归一化层后，再输入GELU激活函数层处理得到空间特征图，通过所述坐标注意力机制进行空间加权调制后得到中间空间特征图，将所述中间空间特征图与所述升维后的空间序列数据进行残差连接后，再进行归一化得到所述目标空间特征图； 所述时间特征提取分支通过所述线性投影层对所述时间序列数据进行线性变换投影得到升维后的时间特征数据，进行多尺度采样得到时间特征序列，进行时序特征建模得到多尺度时间特征，进行插值还原和拼接后得到拼接后的多尺度时间特征，进行线性融合得到不同时间尺度的时间特征序列，输入所述多头自注意力机制中得到增强时序关联的特征序列，进行全局平均池化得到所述时间特征向量； 所述时空特征融合模块通过全局最大池化压缩所述目标空间特征图的空间维度，以匹配所述时间特征向量中时间特征的维度，压缩后与所述时间特征向量共同输入所述交叉注意力机制得到融合后的时空特征，输入所述卷积注意力模块得到筛选后的时空特征依赖，进行全连接后得到最终融合的时空特征，与所述时间特征向量进行残差叠加得到所述温盐异常值。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2号；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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