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申请/专利权人：华风气象传媒集团有限责任公司
摘要：本申请提供一种基于深度学习的气象报告生成方法及系统，通过获取目标气象采集数据；将目标气象采集数据加载到事先调试好的极端气候预识别神经网络进行处理，得到极端气候预识别结果；基于预测得到的极端气候预识别结果，生成气象报告，在网络调试中，在数据表征的维度完成极端气候数据表征向量的增广，极端气候数据表征向量在向量域中，表现为多个表征向量分组集合，采取对分组集合的集合质心进行增强处理来构建第二极端气候数据表征向量，确保第二极端气候数据表征向量和已有极端气候数据表征向量更相似，以增加构建的极端气候数据表征向量的精确度，增加极端气候数据表征向量的增广质量，从而使得极端气候预识别神经网络的调试结果更加准确。
主权项：1.一种基于深度学习的气象报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标气象采集数据；将所述目标气象采集数据加载到事先调试好的极端气候预识别神经网络进行处理，得到极端气候预识别结果；基于预测得到的所述极端气候预识别结果，生成气象报告；其中，所述极端气候预识别神经网络的调试过程包括以下步骤：抽取多个极端气候训练数据分别对应的极端气候数据表征向量；其中，所述极端气候训练数据对应于目标采集区域，在根据所述极端气候训练数据对所述目标采集区域进行极端气候预识别时，获取到的极端气候预识别结果用于指示所述目标采集区域具有极端气候情况；对多个所述极端气候数据表征向量进行分组划簇操作，得到一个或多个表征向量分组集合；对每个所述表征向量分组集合的集合质心对应的第一极端气候数据表征向量进行增强处理，得到每个所述第一极端气候数据表征向量对应的第二极端气候数据表征向量；基于所述第二极端气候数据表征向量对所述极端气候预识别神经网络进行迭代调试，并在达到预设的收敛条件时停止调试，得到调试完成的所述极端气候预识别神经网络，所述极端气候预识别神经网络用于对目标气象采集数据进行极端气候预识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华风气象传媒集团有限责任公司 基于深度学习的气象报告生成方法及系统
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