摘要
本发明提供一种温盐深仪半自动标定系统的参数自适应调整方法,属于海洋测量技术领域,本发明包括:自适应聚类确定标定窗口长度;采集传感器原始数据并提取特征;计算测量偏差量;建立环境因素与偏差的关联数据集;构建并训练多层神经网络模型;动态优化标定窗口长度;对参数自适应调整模型进行验证优化;应用误差分解函数分离不同类型误差;利用深度残差注意力网络模型生成补偿参数;将优化模型部署至系统中实现实时自适应调整。该方法结合了自适应数据处理和深度学习技术,通过传感器参数实时优化和误差精确补偿,有效解决了温盐深仪在复杂多变环境下测量精度下降的问题,提高了海洋观测数据的可靠性和准确性。
技术关键词
半自动标定系统
深度残差
温盐深仪
多层神经网络模型
误差分量
电导率传感器
参数
多层卷积神经网络
偏差
数据生成技术
复杂多变环境
注意力机制
多维特征向量
传感器校准
模型预训练
深度学习技术
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词典
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预训练语言模型
多层神经网络模型
词语
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数据
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