[发明专利]一种全局-局部建模结合的卫星CO2浓度缺失信息重建方法在审
| 申请号： | 202211258374.4 | 申请日： | 2022-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN115618731A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 李同文;张岭峰;吴金橄 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种全局‑局部建模结合的卫星CO2浓度缺失信息重建方法，包括构建神经网络模型，使用所有二氧化碳数据对神经网络模型进行全局训练，获得全局神经网络模型，使用单一时间二氧化碳数据对全局神经网络模型进行微调训练，获得全局‑局部建模结合的重建模型，将二氧化碳缺失数据输入至重建模型进行处理，获取重建模型输出的空间无缝的二氧化碳浓度数据等步骤。本发明中全局‑局部建模结合的重建模型首先利用全局模型构建CO2浓度数据与其他辅助数据的复杂关系，以建立变量之间的整体映射关系，而局部模型充分考虑时空异质性，能够适应局部CO2浓度重建，最终得到高精度时空连续CO2重建结果。本发明广泛应用于数据处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 全局 局部 建模 结合 卫星 co2 浓度 缺失 信息 重建 方法 | ||
【主权项】：
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