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龙图腾网恭喜集美大学申请的专利一种海洋物理信息生成方法、装置、设备及介质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：CN119830768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510300708.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种海洋物理信息生成方法、装置、设备及介质是由潘金艳;谢伦博;高云龙;曹超;吴一亮设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋物理信息生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种海洋物理信息生成方法、装置、设备及介质，涉及数据生成领域，该方法包括：将用于信息生成的随机噪声向量输入海洋物理信息生成模型得到生成的海洋物理信息；海洋物理信息生成模型的确定方法，包括：采用实际的海洋物理信息和用于训练的随机噪声向量，以损失函数最小为目标训练生成对抗网络，得到海洋物理信息生成模型；生成对抗网络包括生成器和鉴别器；生成器为物理信息神经网络；物理信息神经网络包括：依次连接的自适应频谱模块、注意力模块和第一神经网络；损失函数至少包括：物理损失；物理损失是对第一神经网络输出的海洋物理信息中的海洋流体进行物理微分计算确定的，本申请能够降低计算成本，并提高生成数据的可靠性。

本发明授权一种海洋物理信息生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种海洋物理信息生成方法，其特征在于，所述海洋物理信息生成方法包括： 获取用于信息生成的随机噪声向量； 将用于信息生成的随机噪声向量输入海洋物理信息生成模型中，得到生成的海洋物理信息； 其中，所述海洋物理信息生成模型的确定方法，包括： 获取实际的海洋物理信息和用于训练的随机噪声向量； 采用实际的海洋物理信息和用于训练的随机噪声向量，以损失函数最小为目标对生成对抗网络进行训练，得到海洋物理信息生成模型； 所述生成对抗网络包括生成器和鉴别器； 所述生成器为物理信息神经网络；所述物理信息神经网络包括：依次连接的自适应频谱模块、注意力模块和第一神经网络；自适应频谱模块与第一神经网络进行残差连接；所述第一神经网络包括：第一输入层、隐藏层和第一输出层；所述隐藏层包括16层隐藏神经元，其中最后一层隐藏神经元与中间层隐藏神经元之间进行残差连接； 所述自适应频谱模块用于采用快速傅里叶变换对用于训练的随机噪声向量进行处理；所述注意力模块用于采用注意力机制对处理后的数据进行运算；所述第一神经网络用于对运算后的数据进行梯度运算，输出海洋物理信息； 所述鉴别器用于根据实际的海洋物理信息对所述第一神经网络输出的海洋物理信息进行鉴别，得到鉴别结果； 所述损失函数至少包括：物理损失；所述物理损失是对所述第一神经网络输出的海洋物理信息中的海洋流体进行物理微分计算确定的； 训练好的生成器作为所述海洋物理信息生成模型； 所述损失函数包括：生成器损失和鉴别器损失；所述生成器损失包括：生成器本身损失、交叉熵损失和物理损失； 所述生成器损失的计算公式为： ； 其中，表示生成器损失；表示生成器本身损失；表示交叉熵损失；表示物理损失；表示生成的第i个海洋物理信息；m表示生成的海洋物理信息的个数；表示鉴别器对生成的第i个海洋物理信息的鉴别结果； 所述物理损失的计算公式为： ； 其中，表示生成的第i个海洋物理信息中的海洋流体流速场；t表示时间；表示梯度算子；表示求偏导；表示生成的第i个海洋物理信息中的海洋流体压力场；表示生成的海洋物理信息中的海洋流体运动粘度；表示生成的海洋物理信息中的海洋流体密度；表示生成的第i个海洋物理信息对应的外部作用力； 所述鉴别器损失的计算公式为： ； 表示鉴别器损失；表示实际的第i个海洋物理信息；表示鉴别器对实际的第i个海洋物理信息的鉴别结果。

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