摘要
本发明公开基于ViT神经网络的区域海洋环境场快速重构方法,属于环境场重构技术领域,用于海洋环境场快速重构,包括获取多源海洋数据并进行预处理,计算预处理后的多源海洋数据得到密度场,根据温度场、盐度场、密度场构建多要素耦合场;制作深度学习样本集,构建训练ViT环境场生成模型,使用经过训练的ViT环境场生成模型进行区域海洋环境场重构。本发明综合考虑了海洋多要素场耦合,实现了区域海洋温度、盐度、密度立体环境场的重构,具有准确、高分辨率、快速的特性,能在海洋防灾减灾、海洋生态系统、海洋气候变化等领域发挥数据支撑和应用保障作用。
技术关键词
多层感知器
重构方法
海洋防灾减灾
编码器
随机噪声
海洋生态系统
训练神经网络
密度
神经网络训练
重构技术
生成噪声
标签
多层结构
数据格式
样本
训练集
注意力
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异常事件
编码器
结构化日志数据
前馈神经网络
图像生成模型
参数估计模型
关系
内容显示
前馈神经网络
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文本
大语言模型
语义相关度
查询技术