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公开(公告)号：CN116305967A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310291639.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/20 , G01P5/00 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于卷积神经网络和多模态特征融合的海面风速反演方法，属于海面风速反演技术领域，包括以下步骤：步骤1：将CYGNSS卫星数据和ECMWF风速数据进行时空匹配构成完整的数据集，将数据集划分成训练集、验证集和测试集；步骤2：构建海面风速反演模型；步骤3：利用训练集训练海面风速反演模型，利用验证集调整模型的超参数；步骤4：利用测试集评价海面风速反演模型的性能。本发明首先提高了海面风速反演模型的效率，将模型的计算资源更多的投入到对海面风速反演更重要的特征中；其次增强了图像特征与辅助特征的交叉交互，提升了海面风速反演模型的精度。
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