[发明专利]基于深度学习的三维电离层电子浓度分布模型训练方法在审
| 申请号： | 202210162922.7 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN115062526A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 鹿智;孙立国;吕品 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 毛宏宝 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的三维电离层电子浓度分布模型训练方法，方法包括：获取无线电掩星观测数据并基于无线电掩星观测数据得到多个电离层电子浓度廓线，以及获取多个第一参数；根据多个电离层电子浓度廓线，确定多个第一信息；第一信息用于指示在不同时间、不同地理经纬度以及不同地理高度时的电子浓度大小；将第一信息与多个第一参数进行整合，得到用于模型训练的数据集；根据数据集的维度以及数据量大小，构建面向三维电离层电子浓度反演的深度神经网络；基于数据集对面向三维电离层电子浓度反演的深度神经网络进行离线监督训练，得到三维电离层电子浓度分布模型。本发明提高了对三维电离层电子浓度分布的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 三维 电离层 电子 浓度 分布 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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