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龙图腾网获悉成都流体动力创新中心申请的专利结冰预测模型的验证方法、系统、设备、介质及产品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：CN119537888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411669931.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权结冰预测模型的验证方法、系统、设备、介质及产品是由倪章松;周琦浩;于馨凝;潘捷;王梓旭;郑丹;张颖;舒卓智设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本结冰预测模型的验证方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及结冰预测领域，具体涉及一种结冰预测模型的验证方法、系统、设备、介质及产品，其包括：获取第一气象样本集并输入至神经网络进行迭代计算，其中输入端为T、RH、P、Qcloud、Qrain、IWC、LWC、W、Qice、Nice和Nrain；输出端为MVD的概率值；将概率值属于设定的概率区间的气象样本组合形成第二气象样本集，并将其输入至卷积神经网络进行更新迭代计算；计算第一验证指标，其包括：正确归类为大液滴的样本数与实际大液滴样本数的第一比率、将小液滴归类为大液滴的样本数与实际小液滴样本数的第二比率；根据第一验证指标判断是否需要继续更新。本发明提升了小样本情况下的结冰预测准确性。

本发明授权结冰预测模型的验证方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种结冰预测模型的验证方法，其特征在于，包括步骤： S300，获取第一气象样本集，以及对应的中位体积直径，所述第一气象样本集包括：多个时刻下的气象样本组，所述气象样本组包括：温度、气压、相对湿度、云水质量混合比、雨水质量混合比、垂直速度、冰水质量混合比、冰水含量、雨滴数浓度、冰数浓度和第一液态水含量； S301，将所述第一气象样本集输入至卷积神经网络进行迭代计算，此时，所述卷积神经网络的输入端为：温度、气压、相对湿度、云水质量混合比、雨水质量混合比、垂直速度、冰水质量混合比、冰水含量、雨滴数浓度、冰数浓度和第一液态水含量；所述卷积神经网络的激活函数用于计算所述样本组的中位体积直径的概率值，所述概率值表示对应样本属于大液滴或小液滴的概率；对应地，所述卷积神经网络的输出端为：所述概率值； S302，将所述概率值属于设定的概率区间，且所述温度大于设定的温度阈值的所对应的气象样本组合形成第二气象样本集； S303，将所述第二气象样本集再次输入至所述卷积神经网络进行更新迭代计算，最终输出对应的第一预测模型，所述第一预测模型的输出为：液态水含量和中位体积直径； S304，计算第一验证指标，所述第一验证指标包括：正确归类为大液滴的样本数与实际大液滴样本数的第一比率R1，和或，将小液滴归类为大液滴的样本数与实际小液滴样本数的第二比率R2； S305，判断所述第一验证指标判断是否符合设定的第一验证条件时，若否，则对所述概率区间进行调节，并根据新的概率区间再次执行S302。

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