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基于增量学习的厄尔尼诺极端天气预警方法及装置

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本发明公开了一种基于增量学习的厄尔尼诺极端天气预警方法及装置，方法包括：基于增量训练，即使用一多尺度特征频域蒸馏技术，选择性地约束多尺度特征低频分量的漂移，记忆并行卷积神经网络在旧任务中学到的知识；使用一多尺度特征自适应融合技术，根据输入多尺度数据不同的时间跨度，自适应学习不同的融合参数，增强对新任务的学习能力；自适应融合后的特征通过全连接层，输出反映厄尔尼诺现象变化规律的Nino3.4指数，建立极端降雨概率

著录项

公开/公告号CN114692788B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.08.19

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心;
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申请/专利号CN202210611385.X
发明设计人刘安安;鲁昊纯;李文辉;宋丹;魏志强;聂婕;张文生;孙正雅;
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申请日2022.06.01
分类号G06K9/62(2022.01);G06N3/04(2006.01);G06N3/08(2006.01);G06Q10/04(2012.01);G06Q50/26(2012.01);G01W1/10(2006.01);
代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201;
代理人李林娟
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2022-09-26 23:16:40

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