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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种海洋三维流场的智能重构与预测的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：CN120298615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510449066.7，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种海洋三维流场的智能重构与预测的方法及系统是由任磊;李整林;胡湛设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋三维流场的智能重构与预测的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种海洋三维流场的智能重构与预测的方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过大语言模型和边缘监测设备获取海洋的多源观测数据；将多源观测数据进行预处理和融合，得到融合观测数据；以融合观测数据中的目标观测参数为节点，以目标观测参数之间的时空相关性和物理量耦合关系为边，构建时空关联图谱；根据时空关联图谱重构确定多源观测数据对应的重构数据；根据重构数据预测得到海洋的三维流场并输出可视化的三维流场。本申请对多源观测数据进行融合重构，可提高预测海洋三维流场的准确性。

本发明授权一种海洋三维流场的智能重构与预测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海洋三维流场的智能重构与预测的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 通过大语言模型和边缘监测设备获取海洋的多源观测数据； 将所述多源观测数据进行预处理和融合，得到融合观测数据； 以所述融合观测数据中的目标观测参数为节点，以所述目标观测参数之间的时空相关性和物理量耦合关系为边，构建时空关联图谱； 根据所述时空关联图谱重构确定所述多源观测数据对应的重构数据； 根据所述重构数据预测得到海洋的三维流场并输出可视化的所述三维流场； 所述根据所述时空关联图谱重构确定所述多源观测数据对应的重构数据，包括以下步骤： 通过FVCOM模型基于所述时空关联图谱输出网格化的水动力场； 将时序数据形式的所述水动力场输入LSTM网络，对所述LSTM网络嵌入物理约束项，通过事件触发机制动态调整采样频率； 基于SCS-CN模型计算径流贡献，通过广义单位线模拟垂向流速分布，引入多尺度注意力机制，动态分配计算资源至中尺度涡区域； 优化所述FVCOM模型的参数； 所述优化所述FVCOM模型的参数，包括以下步骤： 分别提取所述FVCOM模型输出的三维流场与所述融合观测数据的特征并计算残差； 根据所述残差构建状态空间并使得所述FVCOM模型进行强化学习； 通过策略网络和价值网络动态调整所述FVCOM模型的权重；其中，所述策略网络用于输入残差特征图，输出动作概率分布；所述价值网络用于输入状态向量，输出预期奖励； 基于所述边缘监测设备传输的残差特征图进行对所述FVCOM模型进行协调优化。

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