中科卫星应用德清研究院黄煜获国家专利权
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龙图腾网获悉中科卫星应用德清研究院申请的专利基于深度学习的大雾能见度预测系统及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：CN120950923B 。
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：202511483655.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于深度学习的大雾能见度预测系统及方法是由黄煜;黄富祥;邵芸;李天骄设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的大雾能见度预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的大雾能见度预测系统及方法，涉及数据处理技术领域，包括：确定表征大雾粒径分布类型的粒径模态类别；基于气象环境状态和粒径模态类别之间的内在对应关系，筛选与当前区域粒径模态类别匹配的历史粒径模态序列；基于转移路径所反映的类别转移复杂程度，对历史粒径模态序列中的典型粒径模态类别进行序列重构；将重构后的历史粒径模态序列与当前粒径模态分布特征输入经粒径模态注意力机制优化的长短期记忆网络模型，输出预测的当前区域未来时刻的大雾能见度等级；本发明通过融合大雾粒径模态物理特性与深度学习模型，显著提升了大雾能见度等级预测的准确性和可靠性。
本发明授权基于深度学习的大雾能见度预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的大雾能见度预测方法，其特征在于，包括： 根据激光雷达探测的后向散射强度谱，提取当前区域的粒径模态分布特征，确定表征大雾粒径分布类型的粒径模态类别； 根据测量的湿度与气溶胶浓度数据，确定当前区域的气象环境状态；并基于气象环境状态和粒径模态类别之间的内在对应关系，筛选与当前区域粒径模态类别匹配的历史粒径模态序列； 根据历史粒径模态序列中模态类别的转移规律，提取粒径模态类别的转移路径；并基于转移路径所反映的类别转移复杂程度，对历史粒径模态序列中的典型粒径模态类别进行序列重构； 将重构后的历史粒径模态序列与当前粒径模态分布特征输入经粒径模态注意力机制优化的长短期记忆网络模型，输出预测的当前区域未来时刻的大雾能见度等级。
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