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龙图腾网获悉浙江省海洋科学院申请的专利一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法与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：CN120911704B 。

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：202511433013.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法与系统是由陈冲;王鹏;胡凯翔;张聪;罗礼涛;岳羲和;吴洁璇;冯振洲;金伟康;肖华设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体公开了一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法与系统，该方法先对目标海域多维原始数据进行重复数据剔除、异常值处理及标准化，形成标准化数据集；再从水平空间、垂直深度、水文动力三个维度，依据离岸距离、水深等海域特征参数划分多个子区域；接着为各子区域提取样本数据，构建并训练专属机器学习子模型；通过构建对比学习损失函数，计算子模型预测结果分布差异，反向传播更新参数实现分布对齐；最后采集当前数据预处理后输入更新的子模型，得到第一预测结果。本方法克服了现有技术未考虑海域非均质性、样本稀疏及极端环境影响导致的预测精度低等问题，可实现全海域、多场景下的精准资源评价预测。

本发明授权一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的海域立体利用资源评价预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于目标海域的多维原始数据，对所述多维原始数据依次进行重复数据剔除、异常值检测与修正、数据标准化处理，形成标准化数据集； 基于所述标准化数据集中的海域特征参数，从水平空间、垂直深度、水文动力三个维度对目标海域进行区域划分，得到多个子区域，所述海域特征参数包括离岸距离、水深、海流流速、涡度； 针对每个所述子区域，从所述标准化数据集中提取对应子区域的样本数据，构建该子区域的机器学习子模型，采用对应子区域的样本数据对所述机器学习子模型进行训练，得到训练完成的各子区域专属机器学习子模型； 构建对比学习损失函数，将所有训练完成的机器学习子模型的预测结果输入所述对比学习损失函数，计算不同子模型预测结果的分布差异，通过反向传播更新各子模型参数，对各子区域机器学习子模型预测结果的分布对齐； 采集目标海域的当前数据，经预处理后输入各子区域更新后的机器学习子模型，得到海域立体利用资源评价第一预测结果； 所述对比学习损失函数采用基于KL散度与对比损失结合的混合损失函数，表达式为： 其中，为权重系数，KLP||Q为两个子模型预测结果分布P与Q的KL散度，N为子模型数量，为标签，当子模型i与子模型j对应的子区域类型相似时，，否则，为子模型i与子模型j预测结果的欧氏距离，D为边际参数。

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