基于深度卷积神经网络的海雾实时反演模型的构建方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111587037.5

申请日：

2021-12-23

公开(公告)号：

CN114386489B

公开(公告)日：

2025-05-02

发明(设计)人：

孙军波钱燕珍潘婧茹薛国强孔扬

申请人：

宁波市气象服务中心慈溪市气象局

申请人地址：

315000 浙江省宁波市气象路118号

IPC主分类号：

G06F18/214

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(特殊普通合伙) 33243

代理人：

郭扬部

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省宁波市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-02	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度卷积神经网络的海雾实时反演模型的构建方法 [P].

孙军波 ;

钱燕珍 ;

潘婧茹 ;

薛国强 ;

孔扬 .

中国专利 :CN114386489A ,2022-04-22

[2]

基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与系统 [P].

孙军波 ;

沃伟峰 ;

钱峥 ;

潘婧茹 ;

钱燕珍 .

中国专利 :CN115271062B ,2025-08-22

[3]

基于卷积神经网络模型的构件残余应力反演方法 [P].

刘广彦 ;

熊土林 ;

王璐 ;

高先智 ;

马少鹏 .

中国专利 :CN112949000B ,2021-06-11

[4]

基于膨胀卷积的轻量化深度卷积神经网络模型 [P].

王彬 ;

吕艺东 ;

黑新宏 ;

金海燕 .

中国专利 :CN110490298A ,2019-11-22

[5]

一种深度卷积神经网络模型构建方法 [P].

邹国锋 ;

傅桂霞 ;

赵新宇 ;

林钉屹 ;

高明亮 ;

尹丽菊 ;

李海涛 .

中国专利 :CN106934456A ,2017-07-07

[6]

基于深度学习的深度卷积神经网络训练方法 [P].

H·高 ;

K-H·法尔 ;

L·孙达拉姆 ;

J·F·麦克雷 .

中国专利 :CN110832596A ,2020-02-21

[7]

基于非均匀分组的多尺度深度卷积神经网络模型构建方法 [P].

王彬 ;

向甜 ;

吕艺东 ;

江巧永 .

中国专利 :CN111914993B ,2024-04-16

[8]

基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法 [P].

邹培利 .

中国专利 :CN110334233A ,2019-10-15

[9]

基于深度学习的耳鸣脑电图卷积神经网络模型构建方法 [P].

蔡跃新 ;

郑亿庆 .

中国专利 :CN113712542A ,2021-11-30

[10]

基于卷积神经网络的落雷预测模型构建方法 [P].

张永刚 ;

谷山强 ;

李健 ;

吴大伟 ;

李秋阳 ;

朱浩楠 ;

李哲 ;

陶汉涛 ;

张磊 ;

林卿 ;

姜志博 ;

白冰洁 ;

李旺 ;

温宽 ;

刘泽 ;

王宇 ;

刘玉欢 .

中国专利 :CN115456248A ,2022-12-09

← 1 2 3 4 5 →