[发明专利]一种基于深度学习的海洋稀疏观测数据同化方法在审
| 申请号： | 202211485897.2 | 申请日： | 2022-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN115758898A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 高峰;毛锴;张绍晴;刘厂;李云波;刘云飞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京代代志同知识产权代理事务所(普通合伙) 16004 | 代理人： | 冀学军 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的海洋稀疏观测数据同化方法，属于海洋观测技术领域。首先根据海洋历史再分析数据构建训练数据集，然后构建基于深度学习的神经网络模型，并利用训练数据集对该基于深度学习的神经网络模型进行训练，得到稀疏观测数据同化计算模型。最后将稀疏观测数据输入同化计算模型中，得到融合观测信息后的分析场。本发明利用深度神经网络的非线性映射能力，通过学习海洋历史再分析数据构建稀疏观测数据同化计算模型，提高了稀疏观测数据的利用效率，克服了现有数据同化技术的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海洋 稀疏 观测 数据 同化 方法 | ||
【主权项】：
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