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基于机器学习加权平均融合特征提取提高测高精度的方法

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本发明公开了一种基于机器学习加权平均融合特征提取提高测高精度的方法，利用全球导航卫星系统反射计进行海面测高，能通过增加海洋表面观测的空间覆盖来改进海洋中尺度过程的观测和反演。为了弥补传统反演方法的不足，本发明基于机器学习融合模型结合特征提取的原理构建了以机载时延波形数据为输入，海面高度为输出的新型机器学习加权平均融合特征提取法。同时，基于时延波形数据集构建了HALF、DER两个与海面高度变化敏感的特征，并分析了不同信息细节的特征集对海面高度反演精度的影响。采用新型机器学习加权平均融合特征提取法能有效提高海面高度的反演精度，精度提高了约61％。

著录项

公开/公告号CN114139566A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-04

原文格式PDF
申请/专利权人中国空间技术研究院;
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申请/专利号CN202110992190.X
发明设计人郑伟;吴凡;王强;
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申请日2021-08-27
分类号G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);G06N20/00(20190101);
代理机构11009 中国航天科技专利中心;
代理人杨春颖
地址 100194 北京市海淀区友谊路104号
入库时间 2023-06-19 14:23:39

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2022-03-04

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发明专利申请公布

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