龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开一种基于CNN的多因子通道输入的电离层图像生成方法及装置，方法包括：构建待计算时刻的多因子通道图像；将所述待计算时刻的多因子通道图像输入训练后的基于卷积神经网络CNN的全球电离层经验模型，输出待计算时刻的全球电离层TEC图像。本发明通过卷积神经网络方法，构建多因子通道图像与全球电离层TEC图像之间的关系，直接生成全球电离层TEC图像，解决了数学模型表达区域或全球电离层TEC时中小尺度结构缺失的难题，还解决了部分电离层自变量因子难以数学化表达的难题。
主权项：1.基于CNN的多因子通道输入的电离层图像生成方法，其特征在于，包括：构建待计算时刻的多因子通道图像；将所述待计算时刻的多因子通道图像输入训练后的基于卷积神经网络CNN的全球电离层经验模型，输出待计算时刻的全球电离层TEC图像；其中，所述基于卷积神经网络CNN的全球电离层经验模型的训练包括：获取预设长度时间序列的全球电离层TEC图像；针对预设长度时间序列的每一时刻构建一多因子通道图像；将所有时刻的多因子通道图像与全球电离层TEC图像按时刻配对，形成样本数据集；基于卷积神经网络CNN构建全球电离层经验模型，所述全球电离层经验模型的输入层为多因子通道图像，输出层为与多因子通道图像同时刻的全球电离层TEC图像；利用所述样本数据集对构建的全球电离层经验模型进行训练，得到训练好的基于卷积神经网络CNN的全球电离层经验模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于CNN的多因子通道输入的电离层图像生成方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号