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龍圖騰網恭喜合肥工業大學申請的專利基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測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：CN119669910B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510186179.2，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測方法是由魏振春;付俊宇;呂增威;向念文;陳志偉;王超群;王書來;楊煜設計研發完成，并于2025-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測方法，涉及人工智能與氣象學交叉技術領域，包括：采集電磁波圖像數據，形成T個用于低空雷暴預測的電磁波數據集，在每次增量批次到來時，建立新的增量模塊以及當前增量批次預測模型，采用Transformer與CNN特征提取器對電磁波圖像數據進行時空雙維度的特征提取，同時利用增量學習方法通過對多批次電磁波圖像數據進行預測模型的迭代訓練，在模型不丟失已學習知識的前提下，逐步學習到了新類別電磁波形數據，從而保證了本發明中最終得到訓練完成的預測模型的識別和預測能力，避免了模型參數固定的缺陷，提高了本發明方法的分類精度。

本發明授權基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于增量學習的時空雙維度的低空雷暴預測方法，其特征在于，包括：S1：采集電磁波圖像，形成T個用于低空雷暴預測的電磁波數據集{D0,D1,...,Dt,...,DT-1}；其中，Dt表示第個增量批次中新類別電磁波數據集，T-1為增量總批次數量，當t=0時，表示初始電磁波數據集；S2：在第t增量批次到來時，建立新的增量模塊，并基于第t增量批次即當前增量批次后的總電磁波數據集Dtmodel和上一增量批次預測模型Ft-1x進行訓練，得到當前增量批次預測模型Ftx；其中，Dtmodel={D0∪D1...Dt}，x表示電磁波圖像；按照步驟S2的方式，經T-1個增量批次后，得到最終預測模型FT-1x；S3：將待測電磁波圖像輸入到最終預測模型FT-1x中進行預測，獲取預測類別；當前增量批次預測模型的處理過程，包括：A1：對電磁波圖像分別進行空間維度和時間維度的預處理，獲取圖像預處理矩陣，圖像預處理矩陣包括歸一化矩陣和波形時間矩陣；A2：將圖像預處理矩陣輸入到當前增量批次預測模型中的時空特征提取器，得到時間特征矩陣以及空間特征矩陣；其中，時空特征提取器包括CNN空間特征提取器以及Transformer時間特征提取器；A3：將時間特征矩陣以及空間特征矩陣輸入到特征拼接模塊進行特征拼接，獲取得到時空特征矩陣；A4：將時空特征矩陣輸入到線性分類器，得到預測類別。

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合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193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”。