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申请/专利权人：南京气象科技创新研究院
申请日：2024-05-24
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118243683A
主分类号：G01N21/84
分类号：G01N21/84;G01W1/14;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/082;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及气象探测技术领域。具体是基于神经网络的一维激光雨滴谱仪观测订正方法，主要包括步骤：收集一维激光雨滴谱仪和二维视频雨滴谱仪历史观测数据，并对收集的数据进行质量控制，形成数据集；采用tensorflow框架中预设的DNNRegressor建立深度学习模型，以S100形成的数据集进行训练，获得训练好的一维激光雨滴谱仪订正模型；将新获取的一维激光雨滴谱仪观测数据，输入一维激光雨滴谱仪订正模型，获取订正后的一维激光雨滴谱仪雨滴谱数据。本发明能够明显改进PARSIVEL数据订正效果，获取更准确的雨滴谱分布数据，提高其定量应用价值。
主权项：1.一种基于神经网络的一维激光雨滴谱仪观测订正方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、收集一维激光雨滴谱仪和二维视频雨滴谱仪历史观测数据，并对收集的数据进行质量控制，形成数据集；S200、采用tensorflow框架中预设的DNNRegressor建立深度学习模型，以S100形成的数据集进行训练，获得训练好的一维激光雨滴谱仪订正模型；S300、将新获取的一维激光雨滴谱仪观测数据，输入一维激光雨滴谱仪订正模型，获取订正后的一维激光雨滴谱仪雨滴谱数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京气象科技创新研究院 基于神经网络的一维激光雨滴谱仪观测订正方法
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