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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利基于残差卷积神经网络的高压识别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：CN120763692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510831908.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于残差卷积神经网络的高压识别方法及系统是由李艳;鞠桂林;黄晓远;李旭;杜梦莹;文琦;宋文君设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差卷积神经网络的高压识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于残差卷积神经网络的高压识别方法及系统，涉及高压识别技术领域，包括获取ERA‑5数据，确定高压判定准则；将三种气象参数数据归一化合并成三通道数据集并划分训练集和测试集；采用ResNet框架建立模型并优化；最终根据模型判定结果提取闭合等高线信息和中心位置。本发明能够准确识别高压系统，减小人工误差，提高高压识别的准确性和效率。

本发明授权基于残差卷积神经网络的高压识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于残差卷积神经网络的高压识别方法，其特征在于，包括： 获取逐日ERA-5的位势高度数据、经向风数据以及纬向风数据；根据所述位势高度数据、所述经向风数据以及所述纬向风数据确定高压的判定准则，包括： 采用逐点追踪方法获取等值线点集，计算所述等值线点集中首尾两个等值线点之间的距离，当所述距离小于预设闭合阈值时，确定该等值线点集构成闭合等高线； 获取所述闭合等高线的包围区域的位势高度值分布，计算所述包围区域内位势高度值与周围区域位势高度值的差值，根据所述差值判断所述闭合等高线是否满足高压位势高度特征； 获取所述包围区域的风场数据，计算所述包围区域的风场散度和涡度，其中所述风场散度通过计算纬向风在经度方向的偏导数与经向风在纬度方向的偏导数之和获得，所述涡度通过计算经向风在经度方向的偏导数与纬向风在纬度方向的偏导数之差获得； 将所述风场散度与散度参考值的比值乘以第一权重系数得到风场散度权重比值系数，将所述涡度的相反数与涡度参考值的比值乘以第二权重系数得到涡度相反数权重比值系数，将所述风场散度权重比值系数和所述涡度相反数权重比值系数相加得到最终的判定准则； 所述判定准则包括在位势高度场上分析出不少于一根闭合等高线，且风场上表现为完整的反气旋环流； 将所述位势高度数据、所述经向风数据以及所述纬向风数据归一化处理后合并成三通道数据集，以所述判定准则对每日是否发生高压的判断结果作为监督学习的类别标签，将所述三通道数据集按照预设比例划分为训练集和测试集； 采用ResNet框架结构建立残差卷积神经网络模型，利用准确率和交叉熵对所述残差卷积神经网络模型进行性能评估和参数优化，其中所述准确率为正确识别的样本个数在总样本个数中的占比，所述交叉熵用于衡量真实概率分布与预测概率分布之间的差异，当所述准确率达到预设准确阈值且所述交叉熵的损失函数值小于预设损失阈值时，停止所述残差卷积神经网络模型的迭代训练； 根据所述残差卷积神经网络模型的判定结果，提取高压最外围闭合等高线信息，确定所述高压最外围闭合等高线内的位势最高点作为高压的中心位置，以最高位势距平作为高压强度，得到高压识别结果，包括： 基于所述残差卷积神经网络模型的判定结果，在所述位势高度数据中判断等高线点集首尾点之间的距离是否小于预设闭合阈值，当所述距离小于预设闭合阈值时将该等高线点集确定为高压最外围闭合等高线； 获取所述高压最外围闭合等高线的边界点坐标信息，根据所述边界点坐标信息构建高压系统的封闭区域，在所述封闭区域内部遍历每个网格点的位势高度值，将所述位势高度值最大的网格点确定为高压系统的中心位置点，其中，获取高压系统边界点的坐标序列，所述坐标序列中的边界点按照空间连续性进行排序，基于所述坐标序列构建区域指示函数，所述区域指示函数用于标记网格点是否位于边界点围成的封闭区域内； 基于所述区域指示函数筛选位于所述封闭区域内的网格点集合，将所述网格点集合中每个网格点的位置坐标映射至位势高度场函数，获取所述封闭区域内所有网格点的位势高度值； 对所述封闭区域内的每个网格点进行局部最大值判定，所述局部最大值判定包括：计算目标网格点与其周围网格点的位势高度差值，当所述目标网格点的位势高度值大于所有周围网格点的位势高度值时，将所述目标网格点标记为局部最大值点； 在所述局部最大值点中确定全局最大位势高度值对应的网格点，将所述全局最大位势高度值对应的网格点的坐标确定为高压系统的中心位置点； 将所述中心位置点的位势高度值减去所述中心位置点的位势气候平均值得到位势距平值； 将所述中心位置点的坐标信息、所述位势距平值以及所述高压最外围闭合等高线的边界点坐标集合作为高压系统的定量特征信息，根据所述定量特征信息输出高压识别结果。

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