[发明专利]一种基于深度学习的一维综合孔径微波辐射计SST反演方法有效
| 申请号： | 201811547210.7 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109829547B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 艾未华;冯梦延;陈冠宇;陆文 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211101 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的一维综合孔径微波辐射计SST反演方法，包括有以下步骤：首先：构建用于训练和验证深度学习模型的数据集，为海面温度反演提供数据支撑；其次：构建由自编码器和全连接层耦合的深度学习模型，以训练数据集训练自编码器，使自编码器达到降低数据误差的效果；之后：在自编码器的解码层后连接全连接层，构建完整的深度学习模型，将自编码器的输出作为全连接层的输入，通过最小化损失函数微调整个全连接层，从而反演出海面温度；最后：用验证数据集对整个深度学习模型检验，本发明解决了多入射角情况下，反演海面温度困难的问题，提高了反演的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 综合 孔径 微波 辐射计 sst 反演 方法 | ||
【主权项】：
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