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龙图腾网获悉中华人民共和国洋山港海事局申请的专利一种海上交通网络挖掘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：CN121255792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511547361.2，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种海上交通网络挖掘方法是由常玉岗;季经伟;毛威;沈高瀚;汪楚明设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上交通网络挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海上交通网络挖掘方法，属于海上交通领域，包括以下步骤：S1、获取标准化特征矩阵、船舶轨迹集合以及气象干扰系数；S2、基于标准化特征矩阵、AIS数据、船舶静态参数和风电场数据，融合船舶3D安全域参数和自适应图学习，构建3D空间约束的海上交通动态图；S3、基于海上交通动态图，融合Patch‑Transformer时序编码和信息几何多目标耦合，得到全局时空关联矩阵以及关键关联路径；S4、基于关键节点与路径的反馈，通过迭代优化修正全局时空关联矩阵。采用上述一种海上交通网络挖掘方法，可精准捕捉全局时空关联并高效识别关键关联路径，提升网络挖掘的动态适配性与决策支撑价值。

本发明授权一种海上交通网络挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种海上交通网络挖掘方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集由AIS数据、船舶静态参数、气象参数和风电场数据组成的多源异构数据，并对其进行预处理，得到标准化特征矩阵、船舶轨迹集合以及气象干扰系数； S2、基于标准化特征矩阵、AIS数据、船舶静态参数和风电场数据，融合船舶3D安全域参数和自适应图学习，构建随船舶状态、气象动态变化的3D空间约束的海上交通动态图； S3、基于海上交通动态图，融合Patch-Transformer时序编码和信息几何多目标耦合，得到全局时空关联矩阵以及关键关联路径； S4、基于关键节点与路径的反馈，通过迭代优化修正全局时空关联矩阵； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、提取海上交通动态图中的Patch特征： ； 式中，表示矩阵展平操作；表示特征拼接操作；表示时刻的稀疏邻接矩阵；表示时刻的节点标准化特征矩阵； S32、投影到嵌入维度，并添加正弦位置编码： ； 式中，表示嵌入序列；表示Patch特征投影权重矩阵，且，和分别表示Patch展平后的维度和Patch嵌入维度；表示Patch特征投影偏置项；表示第个Patch的正弦位置编码向量； S33、基于Patch内PS流形特征和雷格曼散度量化多船舶在Patch时序内的动态耦合关系，得到Patch级耦合关联矩阵以及强耦合船舶对列表； S34、结合Patch-Transformer时序编码、Patch级耦合关联矩阵以及强耦合船舶对列表，通过自注意力捕捉跨Patch长程时空关联，同时将耦合关联作为注意力权重修正项，修正多船舶耦合区域的关联权重，输出全局时空关联矩阵。

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