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龙图腾网获悉河南省科学院引力波天文研究所;河南省科学院申请的专利基于深度学习的天文数据融合分析方法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：CN119377880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411411100.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的天文数据融合分析方法是由杨圣;王泽宁;强大春;孙光辉;尤志强;郑捷;赵俊杰;张丰阁;范乐乐设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的天文数据融合分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，尤其是一种基于深度学习的天文数据融合分析方法及系统。该方法包括：获取多源天文数据；所述多源天文数据均针对于同一观测对象或同一观测区域；将所述多源天文数据输入到自适应探索空间模型中，获得所述多源天文数据各自对应的分析模式；所述自适应探索空间模型中设置有可配置的分析模式参数以及分析方式；采用所述分析模式，对所述多源天文数据进行多分支融合处理，得到所述多源天文数据对应的天文融合数据。该方法能够动态地融合不同数据源的相关信息，实现多源天文数据的深度融合分析，从而为天文研究提供更准确、更全面的天文融合数据。

本发明授权基于深度学习的天文数据融合分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的天文数据融合分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源天文数据；所述多源天文数据均针对于同一观测对象或同一观测区域； 将所述多源天文数据输入到自适应探索空间模型中，获得所述多源天文数据各自对应的分析模式；所述自适应探索空间模型中设置有可配置的分析模式参数以及分析方式； 采用所述分析模式，对所述多源天文数据进行多分支融合处理，得到所述多源天文数据对应的天文融合数据； 所述将所述多源天文数据输入到自适应探索空间模型中，获得所述多源天文数据各自对应的分析模式，包括： 采用多模态特征提取层，从所述多源天文数据中提取多模态天文特征；所述多模态天文特征至少包括以下之一：观测空间特征、观测热值变化特征、射电时序特征； 采用投影层，将独立天文数据特征、混合天文数据特征、以及交互天文数据特征分别投影到自适应探索空间；所述自适应探索空间由预先配置的天文空间模型构建得到； 采用路由模块，将多条天文数据探索路径中的天文数据特征点输入到路由模块中，将各个天文数据特征点通过路由模块中的自适应权重和路由分配矩阵分配到对应的分析单元中； 采用分析层，从各个分析单元对应的多模态天文特征中学习得到所述多模态天文特征各自对应的模态属性特征； 采用配置层，基于所述模态属性特征匹配所述多模态天文特征各自对应的分析模式；所述分析单元中设置有可配置的分析模式参数以及分析方式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南省科学院引力波天文研究所;河南省科学院，其通讯地址为：450002 河南省郑州市郑东新区崇实里228号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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