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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测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：CN121662202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610157782.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测方法是由杨彬;周军江;贺安琪设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测方法，包括：采集不同地区的多站点数据；构建叶绿素a浓度预测网络模型Charm；所述叶绿素a浓度预测网络模型Charm包括多尺度时空数据构建模块、异构专家分支模块、输入感知型路由决策模块和基于KAN网络的预测头；将所述多站点数据输入所述叶绿素a浓度预测网络模型Charm，生成叶绿素a浓度预测结果。本申请所提方法，能够根据网络输入与专家输出学习异构专家之间的优势空间，动态激活、分配专家输出，最终实现模型对叶绿素浓度的高精度预测与零样本泛化性能。

本发明授权一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家架构的叶绿素a浓度预测方法，其特征在于，包括： 采集不同地区的多站点数据；所述多站点数据包括叶绿素a浓度、温度、溶解氧、总磷、总氮； 构建叶绿素a浓度预测网络模型Charm；所述叶绿素a浓度预测网络模型Charm包括多尺度时空数据构建模块、异构专家分支模块、输入感知型路由决策模块和基于KAN网络的预测头；所述多尺度时空数据构建模块包括跨站点数据融合单元和多尺度样本生成单元；所述异构专家分支模块包括双向长短期记忆网络BiLSTM、Transformer模型、KAN网络和时域卷积网络TCN；所述输入感知型路由决策模块包括时序特征摘要聚合单元和动态专家权重分配单元； 将所述多站点数据输入所述跨站点数据融合单元，生成标准化观测数据； 将所述标准化观测数据输入所述多尺度样本生成单元，生成适用于不同专家的样本数据； 将所述样本数据，输入所述异构专家分支模块，生成各专家支路的输出； 将所述样本数据输入所述时序特征摘要聚合单元，得到表征全局专家信息的综合摘要向量； 将所述表征全局专家信息的综合摘要向量输入所述动态专家权重分配单元，得到各专家输出维度权重矩阵； 将所述各专家输出维度权重矩阵和所述各专家支路的输出进行加权求和，生成初步预测结果； 将所述初步预测结果和所述各专家输出维度权重矩阵，输入所述基于KAN网络的预测头，生成叶绿素a浓度预测结果； 所述各专家支路的输出包括双向时序记忆网络时序特征输出、Transformer编码器时序输出、KAN时序逐步样条融合输出和TCN隐层输出；所述将所述样本数据，输入所述异构专家分支模块，生成各专家支路的输出；包括： 将所述样本数据，输入所述双向长短期记忆网络BiLSTM，生成双向时序记忆网络时序特征输出； 将所述样本数据，输入Transformer模型，生成Transformer编码器时序输出； 将所述样本数据，输入KAN网络，生成KAN时序逐步样条融合输出； 将所述样本数据，输入时域卷积网络TCN，生成TCN隐层输出。

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