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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置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：CN121256338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511832680.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置方法是由郭兴伟;张训华;綦畅通;庞玉茂;吴志强;赵维娜;祁江豪设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置方法，属于物质或物体的探测技术领域，其步骤包括：采集历史输入参数，并进行数据预处理；在数据预处理中，将二维序列特征与单值标量特征横向拼接形成高维特征向量；组建原始数据集，并用于基于机器学习算法构建初始模型，将训练后的配置模型应用于待配置海洋立体气枪阵列，以输出当前配置参数。本申请通过预处理阶段跨类型特征拼接，以实现高维特征融合，结合机器学习技术可实现不同海况下立体枪阵配置的快速适配，经过训练后可快速得出高准确性的海洋立体气枪阵列配置参数，不仅简化了运算步骤、降低了计算资源需求，且执行效率高，准确性满足实际工程需求。

本发明授权基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的海洋立体气枪阵列配置方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集表征海洋立体气枪阵列震源子波特性的历史输入参数，所述历史输入参数包括二维序列特征和单值标量特征；其中，所述二维序列特征为子波和频谱，所述单值标量特征至少包括初峰值、峰峰值、波泡比、频带最小值和频带最大值； 对所述历史输入参数进行数据预处理；在所述数据预处理中，至少对所述二维序列特征进行插值或截断操作，以统一数据长度，并将统一数据长度的二维序列特征与所述单值标量特征横向拼接形成高维特征向量； 筛选与所述历史输入参数对应的历史配置参数； 将数据预处理后的历史输入参数与对应的历史配置参数组成原始数据集，并将所述原始数据集划分为训练集和预留验证集； 基于机器学习算法构建初始模型；通过所述训练集对所述初始模型进行训练，并获得训练模型； 通过所述预留验证集对所述训练模型进行验证和模型微调，并获得配置模型； 采集待配置海洋立体气枪阵列对应的当前输入参数；对所述当前输入参数进行所述数据预处理，并将数据预处理后的当前输入参数输入所述配置模型，输出所述待配置海洋立体气枪阵列的当前配置参数； 所述历史配置参数和所述当前配置参数，为海洋立体气枪阵列中各子阵的沉放深度和各子阵间的延迟激发时间。

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