发明专利已授权

基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法

📄 申请号：CN202511648807.0 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-11-12

公开号

CN121093001B

公开日

2026-01-27

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F18_10 , G06F18_2131 , G06N3_0464 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

极端降水预测, 气象灾害预警, 气候变化研究, 气象数据增强, 水文模拟

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习和物理信息生成极端降水样本数据的方法，包括：采集目的地区的气象数据，并对气象数据进行预处理，得到预处理后的数据；通过引入判别器和生成器构建深度卷积生成对抗网络模型DCGAN；在生成器中添加物理约束；以预处理后的数据为输入，生成的极端降水样本数据为输出，训练深度卷积生成对抗网络模型DCGAN；基于训练后的模型，用于生成极端降水样本数据。本发明设计的判别器通过谱归一化和阶梯式下采样强化特征提取能力，生成器则通过上采样与卷积的协同操作实现高分辨率样本生成，两者共同构建了稳定且高效的对抗学习框架。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种自适应图像增强方法

当前第 / 件

一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：10 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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