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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警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：CN120765034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511278771.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警系统是由郭俊;庄银霞;肖象;董玉霞;吴俊杰;张淼设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警系统，应用于数据处理技术领域。本申请对智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警体系基础数据池数据进行联邦特征提取与跨域关联分析处理，生成跨域数据关联融合模型数据；对跨域数据关联融合模型数据进行处理，基于联邦深度学习生成数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数；对数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数进行处理，生成动态安全共享与预警调节方案；对动态安全共享与预警调节方案和海域灾害历史数据进行处理，基于联邦智能诊断算法生成数据特征与海洋灾害映射模型；对目标海域监测信息进行处理，生成智慧海洋数据安全共享状态评估与分级灾害预警信息。

本发明授权一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能联邦学习的智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警方法，其特征在于，包括： 获取智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警体系基础数据池和目标海域监测信息，其中，智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警体系基础数据池包括海洋环境数据池、设备运行状态数据池和安全共享规则参数池； 对智慧海洋数据安全共享与分级灾害预警体系基础数据池数据进行联邦特征提取与跨域关联分析处理，生成跨域数据关联融合模型数据，其中，跨域数据关联融合模型数据由海洋环境实时监测值、设备安全运行系数、数据共享风险评估值及灾害前兆特征参数构成； 对跨域数据关联融合模型数据进行处理，基于联邦深度学习生成数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数，包括：对跨域数据关联融合模型数据中的海洋环境实时监测值、设备安全运行系数进行联邦特征标准化与时序趋势提取处理，生成标准化特征和趋势特征；基于标准化特征、趋势特征，结合海域动态适配机制中的海域类型参数生成联邦学习的域适配权重；基于域适配权重和联邦深度学习的模型输出结果，生成数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数，其中，联邦深度学习过程引入海域动态适配机制； 对数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数进行处理，生成动态安全共享与预警调节方案，包括：对数据安全共享与分级灾害预警协同策略参数中的共享权限阈值、灾害预警等级进行策略空间映射处理，生成共享-预警联合向量，动态调节动作空间参数；基于共享-预警联合向量，动态调节动作空间参数，对目标海域环境特征、设备集群状态进行场景特征融合处理，生成场景适配系数；基于联邦智能优化框架、场景适配系数，对历史安全共享方案、灾害预警效果反馈值进行迭代训练处理，生成方案优化方向参数；对场景适配系数和方案优化方向参数进行分析处理，生成动态安全共享与预警调节方案，动态安全共享与预警调节方案用于表征数据安全共享机制与分级灾害预警措施的联动规则； 对动态安全共享与预警调节方案和海域灾害历史数据进行处理，基于联邦智能诊断算法生成数据特征与海洋灾害映射模型，其中，数据特征与海洋灾害映射模型用于表征数据共享特征与海洋灾害类型的对应关系，新增异常数据传输模式与潜在灾害风险的关联规则； 基于数据特征与海洋灾害映射模型对目标海域监测信息进行处理，生成智慧海洋数据安全共享状态评估与分级灾害预警信息。

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