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申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
摘要：本发明公开了一种AI大小模型地表温度和发射率反演方法、系统及设备，反演方法包括：获取地球物理参数的反演数据集；基于所述反演数据集的数据驱动性，使用自动机器学习工具AutoKeras获得模型适配的最优神经网络架构并训练模型，基于最优神经网络架构，引入已训练的大模型作为教师模型；利用知识蒸馏技术，将所述教师模型的深层知识传递给小模型形成学生模型；将学生模型交互式地融入教师模型，组成联合优化模型，利用所述联合优化模型对待测地球物理参数进行反演。本发明通过自动化的模型架构选择和超参数调整，可以有效缩减模型开发周期和计算资源消耗，为遥感参数反演提供了一种高效且灵活的解决方案。
主权项：1.AI大小模型地表温度和发射率反演方法，其特征在于，包括以下步骤：获取地球物理参数的反演数据集；基于所述反演数据集的数据驱动性，使用自动机器学习工具AutoKeras获得模型适配的最优神经网络架构并训练模型，基于最优神经网络架构，引入已训练的大模型作为教师模型；利用知识蒸馏技术，将所述教师模型的深层知识传递给小模型形成学生模型；将学生模型交互式地融入教师模型，组成联合优化模型，利用所述联合优化模型对待测地球物理参数进行反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 AI大小模型地表温度和发射率反演方法、系统及设备
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