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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学申请的专利一种基于知识蒸馏的海浪轻量化预报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：CN120832958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511339847.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于知识蒸馏的海浪轻量化预报方法是由黄礼敏;刘育良;张智;张杰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的海浪轻量化预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识蒸馏的海浪轻量化预报方法，属于海洋环境预报技术领域，通过构建融合大海域与小海域特征的教师模型，充分学习远源涌浪传播与局地浪场演化的跨尺度物理信息；再利用知识蒸馏框架，将教师模型的知识迁移至轻量化学生模型，使学生模型在参数规模和计算复杂度显著降低的同时，仍能保持对复杂海浪过程的预测精度与稳定性，实现海浪预报在船载、浮标等端侧设备上的高效运行。

本发明授权一种基于知识蒸馏的海浪轻量化预报方法在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏的海浪轻量化预报方法，其特征在于，包括： 采集大海域与小海域的历史波高数据，进行时空对齐与归一化处理，构建用于教师模型和学生模型的训练样本； 构建教师模型和学生模型，教师模型同时接收大海域与小海域输入数据，并输出目标小海域的波高预测结果；学生模型仅接收小海域输入数据，并输出小海域的波高预测结果； 教师模型接收大海域输入数据XL与小海域输入数据XS，经特征编码器融合得到教师模型的中间特征HT： 其中，EncL·与EncS·分别表示对大海域和小海域数据的特征编码器，表示特征拼接； 再通过解码器Dec·得到教师模型预测的小海域未来τ步波高序列YT： YT＝DecHT； 学生模型仅接收小海域输入数据XS，通过轻量化编码器Enc′S·进行特征提取，得到学生模型中间特征HS′： HS′＝Enc′SXS； 再通过解码器Dec′·生成学生模型预测的小海域未来波高序列YS： YS＝Dec′HS′； 在训练阶段，学生模型通过综合蒸馏损失函数学习教师模型的知识，最小化与真实标签Y的误差： 其中：为学生预测与真实值的监督损失函数；为学生预测与教师预测之间的蒸馏损失函数；为中间特征对齐损失函数；α，β，γ为加权系数； 在软目标蒸馏过程中，对教师模型预测波高与学生模型预测波高采用温度缩放的Softmax： 其中，T为蒸馏温度参数，和为教师模型预测波高与学生模型预测波高在温度缩放下的归一化表示，和为教师模型第i个和第j个预测波高；和为学生模型第i个和第j个预测波高； 蒸馏损失函数为： 构建知识蒸馏机制，利用教师模型的波高预测结果和中间特征作为软标签，通过包含监督损失函数、蒸馏损失函数和特征对齐损失函数的综合蒸馏损失函数对学生模型进行训练，使学生模型在轻量化结构下继承教师模型的预测能力。

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青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区三沙路1777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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