[发明专利]一种基于深度学习的数值模式产品降尺度精细化方法有效
| 申请号： | 201911014197.3 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110874630B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 程文聪;王志刚;邢平 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06F16/29 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 臧春喜 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的数值模式产品降尺度精细化方法，包括：收集同一时次、同一区域具有指定高、低分辨率的历史数值模式产品，构建训练数据集；构建深度学习模式产品降尺度精细化模型；根据训练数据集，对深度学习模式产品降尺度精细化模型进行训练，得到推理模型；根据以实时低分辨率数值模式产品作为推理模型的输入进行解算，得到对应时次的高分辨率的产品并输出。本发明旨在实现对数值模式产品的降尺度精细化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数值 模式 产品 尺度 精细 方法 | ||
【主权项】：
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