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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了基于行数据时序信号增强方法的气象传真图图像解析与处理方法，包括以下步骤：S1.获取气象传真图的原始数据，将所述气象传真图的原始数据作为气象传真原图；S2.通过传真技术将所述气象传真原图生成广播的传真数据信号，并对生成的所述广播的传真数据信号进行传播；S3.接收一系列实际复杂工况环境下的所述广播的传真数据信号；S4.引入transformer深度学习模型。本发明通过引入transformer深度学习模型，能够对广播的传真数据信号在大气传播过程中造成的失真规律进行探查，利用transformer深度学习模型中的注意力机制来解决seq2seq的时间序列预测问题，不同于以往使用rnnlstm的encoder‑decoder模型，从而使得在数据增强时的准确性更高。
主权项：1.基于行数据时序信号增强方法的气象传真图图像解析与处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.获取气象传真图的原始数据，将所述气象传真图的原始数据作为气象传真原图；S2.通过传真技术将所述气象传真原图生成广播的传真数据信号，并对生成的所述广播的传真数据信号进行传播；S3.接收一系列实际复杂工况环境下的所述广播的传真数据信号；S4.引入transformer深度学习模型，对所述广播的传真数据信号在大气传播过程中造成的失真规律进行探查；S5.利用transformer深度学习模型中的注意力机制来解决seq2seq的时间序列预测问题；S6.把一系列实际复杂工况环境下接收的所述广播的传真数据的连续信号与短时傅里叶频谱数据作为输入信号，输入所述transformer深度学习模型；S7.以实际的所述气象传真原图作为学习目标，使所述transformer深度学习模型训练后对接收的带有失真的所述广播的传真数据的连续信号进行失真校正。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于行数据时序信号增强方法的气象传真图图像解析与处理方法
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