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龙图腾网恭喜中国海洋大学申请的专利基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a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：CN119541692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510103868.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法及系统是由叶敏;崔清明骏;赖梦怡;李博晗;聂婕;左子杰;温琦设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于海洋预测技术领域，公开了基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法及系统，步骤1、获取叶绿素a浓度预测相关输入数据：步骤2、空间异质性测量：将原始输入区域进行子区域划分，得到子区域的空间异质性水平；步骤3、异质性感知时空演变建模：构建多层自适应异质性感知网络，输出异质性感知时空演变特征；步骤4、设计流体运动方程嵌入的物理约束引导预测网络，计算未来叶绿素a的时空演变特征序列；步骤5、将时空演变特征序列进行重塑和聚合解码操作，并将相应时段的子区域预测序列进行合并得到最终的预测结果。通过本发明实现空间异质性感知和方程物理知识嵌入的时空演变建模，提高了叶绿素a浓度预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取叶绿素a浓度预测相关输入数据：包括叶绿素a浓度历史输入序列Xt-T+1：t，风速和风向数据；步骤2、空间异质性测量：将原始输入区域进行子区域划分，然后依次对每一个子区域的时空输入序列Si，t-T+1：t进行异质性测量，得到该子区域的空间异质性水平r1；步骤3、异质性感知时空演变建模：构建多层自适应异质性感知网络，实现不同子区域质性水平的动态网络结构建模；包括异质性判断和网络自适应训练过程，最终根据选定的最优网络层数进行训练并输出异质性感知时空演变特征；步骤4、设计流体运动方程嵌入的物理约束引导预测网络；将表征叶绿素a流动系统质量传递规律的平流扩散方程与图神经网络集成到一个框架，具体来说，构建描述叶绿素a流动系统质量传递规律的平流扩散方程，并将其微分过程利用图拉普拉斯算子表征；通过在图神经网络中定义叶绿素a传输过程中的扩散和平流微分过程，即通过将叶绿素a传输过程中的扩散和平流微分过程在图结构的神经网络中进行映射，得到叶绿素a浓度随空间和时间变化的平流-扩散微分方程神经网络函数然后通过多步预测微分网络计算未来叶绿素a的时空演变特征序列；步骤5、将步骤4所得未来叶绿素a的时空演变特征序列进行重塑和聚合解码操作，输出最终预测结果并进一步将相应时段的子区域预测序列进行合并得到最终的预测结果

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