恭喜烟台大学刘兆伟获国家专利权
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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法及系统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：CN119339245B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411863953.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法及系统是由刘兆伟;杨海涛;苏博;单垚;侯永超;牟春晓;崔振东设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋赤潮预测技术领域，尤其是涉及一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法及系统。方法，包括将预处理后的海洋环境监测数据转换成图结构，其中节点表示海洋监测站；并基于皮尔逊相关系数构造邻接矩阵，邻接矩阵元素表示节点之间的空间相关性；利用时空图神经网络对图结构进行空间和时间特征提取；本发明结合了时空图神经网络与遥感图像数据的深度特征提取能力，通过图卷积和卷积神经网络（CNN）多层操作，实现了海洋赤潮异常的精准预测。
本发明授权一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道时空图神经网络的赤潮异常预测方法，其特征在于，包括：获取海洋环境监测数据和遥感图像数据；分别对海洋环境监测数据和遥感图像数据进行预处理；将预处理后的海洋环境监测数据转换成图结构，其中节点表示海洋监测站；并基于皮尔逊相关系数构造邻接矩阵，邻接矩阵元素表示节点之间的空间相关性；利用时空图神经网络对图结构进行空间和时间特征提取；其中，使用切比雪夫多项式进行图卷积操作来提取空间特征，结合门控循环单元GRU提取时间特征；利用卷积神经网络CNN提取遥感图像数据的空间特征和纹理信息，其中通过多层卷积操作捕捉遥感图像中反映海洋赤潮异常的关键特征；将从时空图神经网络提取的图特征和从遥感图像数据中提取的图像特征进行融合后，输入到多层感知机MLP中进行预测分析，实现对海洋赤潮异常的精准预测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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