[发明专利]一种基于深度学习和动力约束的资料同化方法和系统在审
| 申请号： | 202211190215.5 | 申请日： | 2022-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN115630566A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 任开军;王悟信;段博恒;朱俊星;李小勇;袁太康;卢竞择;倪维成 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/214;G06F111/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王浩 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和动力约束的资料同化方法和系统，本方法能够获取观测数据，基于观测数据获得分析场数据；基于分析场数据获得背景场数据，将观测数据和背景场数据联合拼接，获得样本数据集；基于动力约束，构建动力约束损失函数，并基于动力约束损失函数、残差神经网络模块、基础卷积模块和通道注意力模块，构建动力约束资料同化模型；将分析场数据和样本数据集作为训练数据集对动力约束资料同化模型进行训练，获得训练好的动力约束资料同化模型；通过训练好的动力约束资料同化模型对初始场数据进行预测，获得分析场结果。本发明能够提高训练模型的准确度，具有更准确的同化结果，提高了分析场精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动力 约束 资料 同化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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