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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的激光大气传输光束扩展定标方法，包括根据激光系统参数和大气统计特性确定训练模型及目标；根据预定训练模型和目标生成数据集；对生成的数据集进行预处理和标准化；进行模型训练、优化和性能表征；将训练好的模型集成化为应用程序接口，用于准实时化的激光大气传输性能测试、评估和预测。本发明计算精度高、速度快、对大参数范围适用性强，且具有普适性，不受限于具体的激光大气传输方式和场景，实际应用中可以根据激光系统的具体部署，对激光系统特性和大气传输场景进行定制和优化，从而实现更高的定标精度。
主权项：1.一种基于深度学习的激光大气传输光束扩展定标方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、根据激光系统参数和大气统计特性确定训练模型及目标；步骤S2、根据预定训练模型和目标生成数据集；步骤S3、对生成的数据集进行预处理和标准化；步骤S4、进行模型训练、优化和性能表征；步骤S5、将训练好的模型集成化为应用程序接口，用于准实时化的激光大气传输性能测试、评估和预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于深度学习的激光大气传输光束扩展定标方法
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