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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种时空智能的海洋卫星物联感知信息筛选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：CN120448850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510575637.1，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种时空智能的海洋卫星物联感知信息筛选方法及装置是由陈健军;徐振驰设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空智能的海洋卫星物联感知信息筛选方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种时空智能的海洋卫星物联感知信息筛选方法及装置，属于数据处理技术领域，该方法基于卷积双向长短期记忆神经网络实现海洋环境时序数据修复，基于分块时间序列变换器进行海洋环境数据时空预测以及基于均值漂移的密度聚类算法进行海洋热点区域挖掘，所述海洋环境数据包括海表温度、盐度、浪高等感知数据，基于BP神经网络进行海洋环境风险评估以及多智能体强化学习进行信息筛选反馈控制，满足复杂海洋环境检测场景高效信息处理需求，实现低冗余、高精度的数据采集传输自适应反馈控制效果。该发明可直接应用于海洋物联网中的海洋观探测设施组网体系，在军事应用及民事应用方面均可提供有力的支撑，具有广阔和重要的应用前景和价值。

本发明授权一种时空智能的海洋卫星物联感知信息筛选方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空智能的海洋物联感知信息筛选方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 第一步，基于改进的卷积双向长短期记忆神经网络的时序数据修复，基于双向滑动平均对缺失数据进行预插补修复，采用CNN-BiLSTM模型对时序数据进行预测，通过BiMA模型对所得的插补修复值进行平滑处理，实现时序数据的平滑插补修复； 第二步，基于改进的分块时间序列变换器的海洋环境数据时空预测，利用分块机制将海洋环境数据按时间与空间维度切割为局部块，利用PatchTST的通道独立性机制捕捉多尺度特征，结合海洋环境多特征数据进行多模态融合；利用稀疏注意力机制建模长程时空依赖，在解码阶段引入海洋动力学方程物理约束提升预测合理性，最终通过递归分块生成未来时空序列，实现对海洋环境参数的高效预测； 第三步，基于改进的均值漂移的密度聚类算法的海洋热点区域挖掘，基于均值漂移算法的密度梯度方向迭代机制，动态修正DBSCAN的邻域半径参数，以捕获高密度区域，进一步结合DBSCAN对粗聚类结果细化，最终提取具有显著统计特征的海洋热点区域； 第四步，基于改进的正余弦算法优化BP神经网络的海洋环境风险评估，利用正余弦算法优化BP网络结构，对BP神经网络的初始权重和阈值进行全局优化，结合自适应参数调整策略增强算法收敛性，最终输入实时监测数据，通过Sigmoid激活函数输出风险概率分布，输出多维度风险评估结果； 第五步，基于改进的多智能体强化学习的信息筛选反馈控制，采用多智能体强化学习的算法，为每个感知节点部署节点智能体，将海洋气象水文信息筛选反馈控制问题描述为一个马尔可夫智能博弈过程，节点智能体根据风险等级采取差异化采集，通过分布式决策集中式训练的方式得到决策网络，结合反馈控制实现异常数据过滤与传输负载动态优化。

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