(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111395907.9 (22)申请日 2021.11.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113935249 A (43)申请公布日 2022.01.14 (73)专利权人 中国海洋大学 地址 266101 山东省青岛市崂山区松岭路 238号 (72)发明人 于方杰　孙丰治　庄志远　韩彤　 (74)专利代理 机构 青岛中天汇智知识产权代理 有限公司 37241 专利代理师 韩丽萍 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 106598917 A,2017.04.26 CN 113063737 A,2021.07.02 CN 110516856 A,2019.1 1.29 US 2009126254 A1,20 09.05.21 王喜冬等.利用卫星观测海面信息反演三维 温度场. 《热 带海洋学报》 .201 1,第30卷(第06 期), 审查员 赵晓春 (54)发明名称 基于压缩和激励网络的上层海洋热结构反 演方法 (57)摘要 本发明属于海洋测绘与海洋信息领域， 针对 上层海洋三维热结构重构方法准确性不足的问 题， 提供一种基于压缩和激励网络的上层海洋三 维热结构反演方法， 步骤： 获取研究海域内相同 时间分辨率和空间分辨率的多源海洋表层遥感 格网数据及相应的浮标格网数据； 分成训练集与 测试集并进行标准化处理； 输入层数据进入卷积 层； 对卷积层得到的特征图进行池化处理； 进入 Squeeze层对当前结果进行全局池化平均， 通过 两个全连接层对每个通道的重要性进行预测， 并 作为下一级的输入数据， 权重更新与迭代， 直到 损失函数最优； 根据所得到的权重矩阵与偏置， 获取重构后研究海域等深的温度矩阵。 该方法在 较小计算代价下获得良好精度的三维海洋热结 构模型。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 113935249 B 2022.12.27 CN 113935249 B 1.一种基于压缩和激励网络的上层海洋三维热结构反演方法， 其特征在于， 包括如下 步骤： (1)获取研究海域内相同时间分辨率和空间分辨率的多源海洋表层遥感格网数据及相 应的浮标格网数据， 包括全球海表 面温度数据SST,全球海表 面盐度数据SSS、 全球海表面风 场数据SSW、 海表高度数据S SH和Argo浮标格网数据； (2)读取上文所述的格网数据， 分成训练集与测试集并进行 标准化处理： 式中X(normalization)为标准化后的结果， x为数据值， μ、 σ 分 别为该数据集合的均值和标准差； 标准化处理后的格网数据按相同的排列顺序组成特征矩阵作为模型的输入层， 数据被 视为二维图像， 对局部视野 执行卷积运算， 并且每个网格对应的SST、 SSS、 SSW、 SSH特征构成 一个卷积单 元unit； (3)输入层数据进入卷积层， 由卷积核上的权重和 偏置相加， 通过选择的激励函数非线 性变换， 得到卷积后的特 征， 卷积过程如下： 式中Nn为可选空间， m表示在第j层上的卷积次数， 表 示j层上的n个特征提取图， 表示上一层的特征结果， 为第j层上的第n个卷积核卷 积， 为第n个偏置； (4)数据进入 池化层， 对卷积层得到的特 征图进行池化处 理， 在第j层的池化操作如下： 代表第j层卷积特征图的池化后结果， 为池化 方法权重， 为j层卷积特 征， 为对卷积结果下采样， 为池化层的偏置； (5)池化后的特征zn进入Squeeze层对当前结果进行全局池化平均， 输出一个 向量zc， c 为通道数， 即为向量的维度， 应与层j的最大值相同， 具体公式: 式中H、 W为输入特征的维度， uc(i， j)为每个特征值； 此处i与j分别表示输入特 征矩阵的行号与 列号， 表示对该矩阵的遍历计算； (6)通过两个全连接层对每个通道的重要性进行预测， 并作为下一级的输入数据， s＝ Fex(z， w)＝σ(g(z， w))＝σ(w2δ(w1z))， 式中s表示与全局池化zc向量维度一致， 作为下一层输 入的权重； z表示 上一层的特征， w1为第一个全连接层每 一个特征值的权重， δ表示ReLU层， w2 为第二个全 连接层每一个特征值的权重， σ 表 示sigmoid函数， ɡ表示以w和z为参数的线性整 流函数； (7)权重更新与迭代， 直到损失函数最优， 根据所得到的权重矩阵W与偏置b， 结合unit 输入基本单 元， 获取重构后研究海域 等深的温度矩阵T， T＝F(W ×uinit+b)， loss表示迭代损失值， n为最大迭代次数， n的值应与真值权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113935249 B 2的最大维度相同， m为当前迭代次数。 2.根据权利 要求1所述的反演方法， 其特征在于， 所述步骤(1)所述海表面风场数据SSW 包括SSW u和SSW v， 此处u与v分别代 表经向与纬向的风速 。 3.根据权利要求1所述的反演方法， 其特征在于， 所述步骤(1)还包括星下点波浪动能 剖面浮标联合观测数据。 4.根据权利要求2所述反演方法， 其特征在于， 所述步骤(2)所述卷积单元 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113935249 B 3