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一种融合深度学习和物理模型的估测10-h死可燃物含水率的方法

摘要

该发明公开了一种融合深度学习和物理模型的估测10‑h死可燃物含水率的方法,涉及森林死可燃物含水率估测技术领域,本发明融合了深度学习方法和物理过程模型,将深度学习方法挖掘的数据信息补充到物理过程中,完善了过程模型对死可燃物含水率的数值模拟过程,大大提升了死可燃物含水率估测的精度,对于火灾风险管控和火势蔓延起到了至关重要的作用。

著录项

  • 公开/公告号CN113486286A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110634978.3

  • 发明设计人 何彬彬;范春全;全兴文;

    申请日2021-06-08

  • 分类号G06F17/10(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人陈一鑫

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 12:49:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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