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龙图腾网恭喜北京全球气象导航技术有限公司;华风气象传媒集团有限责任公司申请的专利基于机器学习的波浪陡度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：CN118036804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410159787.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的波浪陡度预测方法及系统是由郑江平;王新;全利红;张怡驰;葛畅;王晓峰;王晗晓昕;徐立设计研发完成，并于2024-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的波浪陡度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供的基于机器学习的波浪陡度预测方法及系统，使用基于联动监测预警事项调试得到的海浪风险监测预警算法对多维海洋状态观测数据进行处理得到海浪风险事项判别结果以及异常状态趋势预测权重，提供了一个更精确和高效的方式来预测和管理海浪风险。尤其涉及了波浪陡度预测结果和异常波浪陡度趋势权重。波浪陡度预测结果使得能够对未来一段时间内的海浪状况有清晰的认识，这对于海上活动的安全性至关重要。且异常波浪陡度趋势权重为在海洋环境复杂、变化莫测的情况下，准确评估海浪风险提供了强有力的支持。此外，可以处理大量、高维度的海洋状态观测数据，生成准确的风险判别结果和异常状态趋势预测，提高了海浪风险管理的效率。

本发明授权基于机器学习的波浪陡度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的波浪陡度预测方法，其特征在于，应用于海浪风险监测预警系统，所述方法包括：获取目标海域的多维海洋状态观测数据；通过目标海浪风险监测预警算法对所述目标海域的多维海洋状态观测数据进行海浪风险判别处理，得到所述目标海域的多维海洋状态观测数据的海浪风险事项判别结果以及所述目标海域的多维海洋状态观测数据中每组海洋状态观测信息的异常状态趋势预测权重；其中，所述目标海浪风险监测预警算法是基于联动监测预警事项的调试操作所得的；所述海浪风险事项判别结果包括波浪陡度预测结果，所述异常状态趋势预测权重包括异常波浪陡度趋势权重；所述目标海浪风险监测预警算法的调试步骤包括：针对第一海洋状态观测数据的每组第一海洋状态观测信息，对所述第一海洋状态观测信息的海洋状态观测图像表征向量进行第一特征变换，得到所述第一海洋状态观测信息的第一异常状态趋势权重注释；获取用于反映所述第一海洋状态观测数据的海浪风险判别结果的第一先验海浪风险认证注释，并依据所述第一海洋状态观测数据、所述第一海洋状态观测数据的第一先验海浪风险认证注释、所述第一异常状态趋势权重注释生成第一算法调试学习示例；通过所述第一算法调试学习示例对基础海浪风险监测预警算法进行基于联动监测预警事项的第一调试操作，得到第一海浪风险监测预警算法，其中，所述联动监测预警事项包括海浪风险监测预警事项以及异常状态趋势权重监测预警事项；获取携带正确注释的第二算法调试学习示例，并通过所述第二算法调试学习示例对所述第一海浪风险监测预警算法进行依据所述联动监测预警事项的第二调试操作，得到第二海浪风险监测预警算法；依据所述第二海浪风险监测预警算法获取用于实施所述联动监测预警事项的目标海浪风险监测预警算法。

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