摘要
本发明提供基于人工智能的光束线站传感图像生成方法及系统,属于人工智能技术领域,包括:获取历史调节参数数据和对应的光束成像结果;构建多维流形特征空间,对光束成像结果应用多尺度分解,执行非线性特征变换,并根据信息熵分布动态调整特征采样密度;实现拓扑保持特征融合,建立特征对齐映射,应用拓扑保持融合算法,执行梯度流平滑处理;训练深度生成模型,构建生成器和判别器网络,通过对抗学习优化模型参数;根据输入的实际调节参数生成对应的光束成像预测结果,多维流形特征空间构建和拓扑保持特征融合技术,建立了光束线站调节参数与成像结果之间的高精度映射关系,理论时间复杂度降至O(1),预计可大幅缩短试错调整的时间。
技术关键词
图像生成方法
光束
高精度映射关系
学习方式优化
多层次特征
信息熵
非线性特征
深度学习网络
成像
深度生成模型
融合算法
传感
多尺度
分辨率
特征融合技术
参数
控制接口模块
生成特征
图像生成系统
深度学习训练
系统为您推荐了相关专利信息
多任务处理系统
时间序列模型
大语言模型
时间序列特征
卫星遥测数据预测
遥感图像信息
图像生成模型
特征提取模块
图像生成方法
线性模块
冲击强化方法
等离子体光栅
等离子体冲击波
光束
衍射分束元件
图像生成方法
语义特征
文本
图像生成模型
空间特征提取