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龙图腾网获悉山东省水利科学研究院申请的专利基于人工智能的海水入侵预测模型训练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：CN119939391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510059835.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置是由崔春梅;郭磊;贺芳丁;崔亚男;张玉燕;李浩;孙玉琦;刘莉莉;路光旭;郝晓辉;王锐设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及海水入侵预测技术领域，具体涉及基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置，具体如下：收集海水入侵相关数据构建本地训练数据集用于本地海水入侵预测特征提取模块，基于联邦学习架构将每个客户端的本地海水入侵预测特征提取模块与中心海水预测特征提取模块的参数进行交互，进而实现全局的海水入侵预测特征提取模快的参数更新，同时使用动态平衡优化算法提升本地海水入侵预测特征提取模块的准确性，最后，通过海水入侵预测分类器模块对本地海水入侵预测特征提取模块捕捉的特征进行分析，海水入侵预测分类器模块采用高阶偏导约束的极限学习机。本发明通过动态平衡优化算法和极限学习机可以提升模型处理复杂海洋环境数据时的稳定性和准确性。

本发明授权基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法，其特征是： 收集海水入侵相关数据，构建本地训练数据集，通过客户端内的本地海水入侵预测特征提取模块进行特征提取，然后将每个客户端的本地海水入侵预测特征提取模块与服务器的中心海水预测特征提取模块的参数进行交互，再由中心海水预测特征提取模块聚合各个本地海水入侵预测特征提取模块更新后的参数，进而实现全局的海水入侵预测特征提取模块的参数更新，同时使用动态平衡优化算法提升本地海水入侵预测特征提取模块的准确性，最后，通过客户端的海水入侵预测分类器模块对本地海水入侵预测特征提取模块捕捉的特征进行分析，海水入侵预测分类器模块采用高阶偏导约束的极限学习机； 极限学习机： 1初始化极限学习机的参数，定义极限学习机隐含层的输出表示，计算公式如下： ， ， 其中，表示极限学习机隐含层的输出矩阵，表示极限学习机的激活函数，表示极限学习机的输入样本矩阵，大小为，表示样本数量，表示特征数量，表示输入到隐含层的权重矩阵，表示极限学习机的权重初始化标准差，表示表示均值为0、方差为1的正态分布，表示极限学习机隐含层的偏置项，初始化值为零； 2在极限学习机模型的训练过程中，采用高阶偏导数约束策略，并通过调整模块参数的更新方式，来增强对特征提取后的海水入侵数据复杂非线性关系的学习能力，使模块能够捕捉特征之间更复杂的关联，极限学习机的高阶损失函数计算公式如下： ， 其中，表示极限学习机的高阶损失函数，表示输入的第个样本的真实标签，表示输入的第个样本对应的极限学习机的隐含层输出，表示第个样本对应的极限学习机的隐含层输出，表示第个样本对应的极限学习机的隐含层输出，表示输入的样本的数量，、和表示的三个不同的索引，表示高阶偏导约束的调节参数，表示三阶偏导约束的调节参数，表示偏导数符号，表示二阶偏导，表示三阶偏导，表示极限学习机的第个输入样本矩阵，表示极限学习机的第个输入样本矩阵； 3通过动态学习率调整策略使极限学习机参数更新的梯度更加灵活，极限学习机的权重更新量计算公式如下： ， ， ， ， 其中，表示极限学习机的权重更新量，表示极限学习机的学习率，表示极限学习机的总损失函数，表示极限学习机的平衡损失函数，表示极限学习机的第一正则化系数，表示极限学习机权重矩阵中的第个元素，表示极限学习机中第个元素的权重稀疏化强度，表示极限学习机隐含层的元素数量，表示极限学习机中第个元素权重的绝对值，表示平衡损失函数的影响因子，表示放置频率过低的调整因子，表示出现频率，表示激活函数，表示输入的第个样本对应的极限学习机的隐含层输出，表示控制系数化强度变化的超参数，表示调整稀疏化强度的权重衰减指数； 然后通过动态调整的方式对极限学习机的学习率进行调整，计算公式如下： ， 其中，表示调整后的极限学习机的学习率，表示极限学习机的学习率调整因子，表示极限学习机的损失函数梯度变化幅度； 4通过最小二乘法结合梯度下降法优化极限学习机的输出层权重，使得预测结果更贴近真实值，计算公式如下： ， 其中，表示极限学习机输出层的最终权重矩阵，用于下一次迭代，表示极限学习机的第二正则化系数，表示转置，表示单位矩阵； 5多次迭代，并设置迭代条件，直至满足预设的迭代条件时停止迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省水利科学研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区历山路125号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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