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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算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：CN119940888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510442699.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算方法是由娄方瑞;张清华;唐永政;王志杨;王蕾;皮永蕊;卢霞设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算方法，包括如下步骤：S1.形成预处理多源数据集；S2.构建贝叶斯深度反演网络模型；S3.利用预处理多源数据集对贝叶斯深度反演网络模型进行训练，形成训练后模型参数集合；S4.得到鱿鱼资源动态估算结果及其不确定性量化指标；S5.对鱿鱼资源动态估算结果及不确定性量化指标进行后处理，形成具有时空分布特征的鱿鱼资源动态估算报告；S6.将鱿鱼资源动态估算报告与渔业管理系统进行接口对接，进行鱿鱼资源动态监控与实时决策。本发明显著降低了低置信预测区域的错误预报率，并提升了高置信区域的预测稳定性，为渔政船只调度与捕捞路径规划提供了更具可靠性的支撑数据。

本发明授权基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯深度反演网络的鱿鱼资源动态估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采集包含海洋环境参数与鱿鱼生物活动参数的实时多源数据集，对实时多源数据集进行预处理，形成预处理多源数据集；S2.构建贝叶斯深度反演网络模型；所述S2包括以下步骤：S21.构建贝叶斯深度反演网络模型，贝叶斯深度反演网络模型包括输入层、双通道特征提取结构、融合嵌套层、输出层以及动态先验模型，输入层接收预处理多源数据集，用于学习鱿鱼资源在不同海洋环境状态下的动态分布行为特征；S22.构建贝叶斯深度反演网络模型的双通道特征提取结构，双通道特征提取结构分别为海洋环境通道与鱿鱼行为通道，用于模拟鱿鱼对环境刺激的响应机制；S23.设置融合嵌套层，将海洋环境通道与鱿鱼行为通道的特征向量进行特征级连接操作，得到融合特征表示；S24.设置贝叶斯深度反演网络模型的输出层输出的鱿鱼资源估算输出；S25.构建动态先验模型，基于历史海洋环境参数与鱿鱼生物活动参数，构建带时间权重的动态先验模型： ；其中，表示由动态先验模型生成的、针对当前时刻的鱿鱼资源动态先验数据，分别为历史第时刻的海洋环境参数与鱿鱼生物活动参数，为时间衰减权重，为统计特征提取函数；S27.将鱿鱼资源动态先验数据与融合特征表示进行贝叶斯后验建模，计算鱿鱼资源动态估算的后验输出分布；S3.利用预处理多源数据集对贝叶斯深度反演网络模型进行训练，在训练过程中利用动态先验更新模块实时更新动态先验数据，并通过最大化似然函数与最小化预测误差对模型参数进行优化，形成训练后模型参数集合；S4.将实时采集的多源数据集输入训练后的贝叶斯深度反演网络模型，并利用动态先验更新模块对实时多源数据集进行先验数据的更新，得到鱿鱼资源动态估算结果及其不确定性量化指标；S5.对鱿鱼资源动态估算结果及不确定性量化指标进行后处理，形成具有时空分布特征的鱿鱼资源动态估算报告；S6.将鱿鱼资源动态估算报告与渔业管理系统进行接口对接，进行鱿鱼资源动态监控与实时决策。

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