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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法、系统及设备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：CN120951885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511462212.6，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法、系统及设备是由陈璞;李为;张晓燕;张璇;陈想;田刚;赵永胜;连庆;李庆伟设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及大气科学与机器学习交叉技术领域，具体涉及一种基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法、系统及设备，以解决现有NWP模型垂直分辨率不足、物理一致性差与高分辨率观测不匹配等问题；其包括获取KAN网络的输入数据；通过KAN网络中的B样条函数对输入数据进行非线性映射，获得B样条函数的控制点参数与偏置项；在KAN网络中引入物理知识约束，通过将大气物理定律转化为损失函数的约束项，对KAN网络的输出进行约束；将B样条函数的控制点参数与偏置项定义为KAN网络的训练参数，采用预先定义的分阶段训练策略，对KAN网络的训练参数分阶段训练；通过训练好的KAN网络输出连续高度范围的大气变量函数，以实现NWP粗粒度廓线到高分辨率连续垂直廓线的转化。

本发明授权基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN网络的垂直大气廓线细粒度处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取KAN网络的输入数据；所述输入数据包括NWP模型在粗粒度垂直层上的输出； 通过KAN网络中的B样条函数对输入数据进行非线性映射，学习得到B样条函数的控制点参数与偏置项； 在KAN网络中引入物理知识约束，通过将大气物理定律转化为损失函数的约束项，对KAN网络的输出进行约束； 将B样条函数的控制点参数与偏置项定义为KAN网络的训练参数，采用预先定义的分阶段训练策略，对KAN网络的训练参数进行分阶段训练； 通过训练好的KAN网络，输出连续高度范围内的大气变量函数，将粗粒度大气垂直廓线转化为高分辨率连续垂直廓线； 所述预先定义的分阶段训练策略包括： 在预训练阶段，以NWP再分析数据及其伪真值作为训练样本，学习从粗粒度到细粒度的映射关系；所述NWP再分析数据包括特定水平分辨率、特定时间分辨率的垂直廓线数据； 将所述NWP再分析数据的粗粒度大气垂直廓线数据作为KAN网络的输入数据，将所述粗粒度大气垂直廓线数据插值到细粒度高度得到的廓线数据作为伪真值；通过最小化KAN网络预测值与伪真值之间的误差，预训练KAN网络中的控制点参数与偏置项； 在微调阶段，以真实观测廓线数据作为训练数据；所述真实观测廓线数据包括探空数据及激光雷达数据；将NWP模型的粗粒度大气垂直廓线输入预训练后的KAN网络，以最小化KAN网络预测值与真实观测值之间的误差为目标，调整KAN网络中B样条函数的控制点参数。

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