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龍圖騰網恭喜昆明理工大學申請的專利一種星載GNSS-R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119474739B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411567802.0，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種星載GNSS-R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法是由布金偉;籍超穎;汪秋蘭;李歡;劉馨雨;左小清設計研發完成，并于2024-11-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種星載GNSS-R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種星載GNSS?R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法，包括：獲取CYGNSSL1級GNSS?R數據、歐洲中期天氣預報中心ECMWFERA5再分析數據集、IMERG降雨產品數據和WaveWatchIIISWH數據；將獲取的數據進行預處理和質量控制；將質量控制后得到的數據集進行時空匹配，按一定比例劃分為訓練集、測試集和驗證集；構建結合高效多尺度注意力和CNN?Transformer?BiConvLSTM的混合深度學習模型，并對模型進行訓練和驗證；創建MultiScaleWaveFormer模型深度學習SHAP解釋器，計算和可視化輸入特征重要性；輸入到已經訓練的MultiScaleWaveFormer模型中，得到反演結果；最后將此模型與已有模型的SWH反演結果進行對比，評估模型的性能。本發明結合五個模塊，實現更高的效率和功能性，使星載GNSS?R數據反演有效波高的精度得到進一步提高。

本發明授權一種星載GNSS-R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法在權利要求書中公布了：1.一種星載GNSS-R海面有效波高反演的混合深度學習模型構建及輸出解釋方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1，獲取CYGNSSL1級星載GNSS-R觀測數據、歐洲中期天氣預報中心ERA5再分析數據集、IMERG降雨產品數據和WaveWatchIIISWH數據；步驟S2，將獲取的數據進行預處理和質量控制；步驟S3，進一步將質量控制后得到的數據集進行時空匹配，然后按一定比例劃分為訓練集、測試集和驗證集；步驟S4，構建結合高效多尺度注意力和CNN-Transformer-BiConvLSTM的星載GNSS-R海面有效波高反演混合深度學習模型，并對MultiScaleWaveFormer模型進行訓練和驗證；其中，構建結合高效多尺度注意力和CNN-Transformer-BiConvLSTM的星載GNSS-R海面有效波高反演混合深度學習模型包括五大模塊：第一個模塊為卷積特征提取模塊、第二個模塊為高效多尺度注意力模塊、第三個模塊為Transformer深度學習架構模塊、第四個模塊為特征關系推理模塊、第五個模塊為多層感知機；步驟S5，創建MultiScaleWaveFormer模型深度學習SHAP解釋器，計算和可視化輸入特征重要性；步驟S6，將測試集數據輸入到已經訓練好的MultiScaleWaveFormer模型中，得到反演結果；步驟S7，將此模型與已有模型的SWH反演結果進行對比，以此來評估新模型的性能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人昆明理工大學，其通訊地址為：650031 云南省昆明市五華區一二一大街文昌路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。