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龙图腾网获悉中国人民解放军91977部队申请的专利一种基于海洋环境数据的时空降尺度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：CN120781048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510851836.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于海洋环境数据的时空降尺度方法及装置是由王一;白天明;吴洁;李艾芹;秦元鹏;刘海旻;牛春阳;卜凡设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于海洋环境数据的时空降尺度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于海洋环境数据的时空降尺度方法及装置，该方法包括获取待处理海洋环境数据信息，海洋环境训练数据集和海洋环境真实数据集；对所述海洋环境训练数据集和所述海洋环境真实数据集进行处理，得到生成器模型；利用所述生成器模型，对所述待处理海洋环境数据信息进行处理，得到目标海洋环境数据信息。可见，本实施例能够在生成高分辨率数据的同时，考虑到海洋环境的复杂性和非线性特征，克服传统方法在处理海洋数据时的局限性，从而在海洋环境模拟和预测中提供更为精准的数据支持。

本发明授权一种基于海洋环境数据的时空降尺度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于海洋环境数据的时空降尺度方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取待处理海洋环境数据信息，海洋环境训练数据集和海洋环境真实数据集； S2，对所述海洋环境训练数据集和所述海洋环境真实数据集进行处理，得到生成器模型； S3，利用所述生成器模型，对所述待处理海洋环境数据信息进行处理，得到目标海洋环境数据信息； 其中，S2包括： S21，利用海洋环境降采样模型，对所述海洋环境训练数据集进行降采样处理，得到预处理海洋环境训练数据集； 其中，所述海洋环境降采样模型为： ； ；式中，为所述预处理海洋环境训练数据集，为所述预处理海洋环境训练数据集在时间点t的预处理海洋环境训练数据信息，为权重系数,，为所述海洋环境训练数据集，t为所述海洋环境训练数据集中的时间点，为所述海洋环境训练数据集在时间点t的海洋环境训练数据信息，为所述海洋环境训练数据集在时间分辨率上的时间间隔，为所述海洋环境训练数据集中时间点的数量； S22，对所述预处理海洋环境训练数据集和所述海洋环境真实数据集进行处理，得到第一海洋环境训练数据集和第一海洋环境真实数据集； S23，对所述第一海洋环境训练数据集和所述第一海洋环境真实数据集进行处理，得到生成器模型，包括： S231，预设s=1； S232，利用生成器初始模型和判别器初始模型，对所述第一海洋环境训练数据集和所述第一海洋环境真实数据集进行处理，得到损失函数值； S233，判断所述损失函数值是否小于预设的损失函数阈值，得到第一判断结果； 当所述第一判断结果为是时，确定所述生成器初始模型为生成器模型，执行S3； 当所述第一判断结果为否时，根据所述损失函数值，对所述生成器初始模型和所述判别器初始模型进行参数更新，得到更新后生成器初始模型和更新后判别器初始模型； S234，确定所述更新后生成器初始模型为所述生成器初始模型，确定所述更新后判别器初始模型为所述判别器初始模型； S235，使所述s增加1，执行S232； 其中，S232包括： S2321，利用生成器初始模型，对所述第一海洋环境训练数据集进行训练处理，得到生成器数据信息； S2322，利用判别器初始模型，对所述生成器数据信息和所述第一海洋环境真实数据集进行处理，得到判别结果信息； S2323，对所述生成器数据信息和所述第一海洋环境真实数据集进行计算处理，得到海洋环境数据差异信息；所述海洋环境数据差异信息包括第一差异信息、第二差异信息和第三差异信息； S2324，对所述判别结果信息和所述海洋环境数据差异信息进行处理，得到损失函数值； 其中，利用海洋环境第一差异计算模型，对所述生成器数据信息和所述第一海洋环境真实数据集进行计算处理，得到第一差异信息； 所述海洋环境第一差异计算模型为： 式中，为所述第一差异信息，为所述生成器数据信息中第i2个样本的第j2个特征值，为所述第一海洋环境真实数据集中第i2个样本的第j2个特征值，为特征权重系数，N2为所述生成器数据信息中样本的数量，M2所述生成器数据信息中任一样本中特征值的数量。

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