北京航空航天大学杭州创新研究院;新昌天姥山航空研究院金晨获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;新昌天姥山航空研究院申请的专利融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法及装置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：CN120892823B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511439674.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法及装置是由金晨;徐亮;张瑶瑶;徐文翔;徐潇设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法及装置，涉及溶解氧预测技术领域，包括：收集待测地区的初始水质数据集；对初始水质数据集进行去噪重构，得到待测地区的重构水质数据集；通过预先训练的溶解氧预测模型，利用双阶段池化‑通道注意力机制，基于重构水质数据集预测待测地区对应的溶解氧预测值。本发明在解决噪声难滤波的问题同时实现水质长周期高准确度预测。
本发明授权融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合去噪与自适应特征提取的溶解氧预测方法，其特征在于，包括： 收集待测地区的初始水质数据集； 对所述初始水质数据集进行去噪重构，得到所述待测地区的重构水质数据集； 通过预先训练的溶解氧预测模型，利用双阶段池化-通道注意力机制，基于所述重构水质数据集预测所述待测地区对应的溶解氧预测值； 所述方法还包括：一固定所述溶解氧预测模型中，除双阶段池化-通道注意力机制之外的其他层的参数；二初始化溶解氧预测模型中池化-通道注意力机制部分的参数种群；其中，所述参数种群包括多个鲸鱼位置，一个所述鲸鱼位置代表所述溶解氧预测模型的一组参数；三确定当前的所述参数种群中每个所述鲸鱼位置对应的适应度值；其中，将适应度函数定义为溶解氧预测模型性能的反向指标；四基于每个所述鲸鱼位置对应的所述适应度值，筛选出最优鲸鱼位置；以及利用强化学习对鲸鱼优化算法的决策参数进行调整，得到新的决策参数；五按照鲸鱼优化算法的所述决策参数，基于所述最优鲸鱼位置和当前的所述参数种群中其他鲸鱼位置，进行包围猎物和螺旋更新，得到新的所述参数种群；六重复三至五，直至达到预设迭代次数时，确定溶解氧预测模型最优的参数。
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