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一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202410799661.9
申请日：
2024-06-20
公开(公告)号：
CN118366046B
公开(公告)日：
2024-08-30
发明(设计)人：
智协飞 丁姝妍 吕阳 季焱 向涛 周立群 翁羽
申请人：
南京信息工程大学
申请人地址：
210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号
IPC主分类号：
G06V20/10
IPC分类号：
G06V10/44 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/08
代理机构：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204
代理人：
徐红梅
法律状态：
授权
国省代码：
浙江省 宁波市
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2024-08-30 授权 授权
2024-07-19 公开 公开
2024-08-06 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06V 20/10申请日:20240620
共 50 条
[1]   一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法 [P]. 
智协飞 ;
丁姝妍 ;
吕阳 ;
季焱 ;
向涛 ;
周立群 ;
翁羽 .
中国专利 :CN118366046A ,2024-07-19
[2]   一种基于深度学习的近地表风场降尺度方法 [P]. 
廉洁 ;
黄司戎 .
中国专利 :CN118761026A ,2024-10-11
[3]   一种基于深度学习的近地表风场降尺度方法 [P]. 
廉洁 ;
黄司戎 ;
余晖 ;
陈佩燕 ;
常湛源 .
中国专利 :CN120541763A ,2025-08-26
[4]   一种基于深度学习的复杂地形区域台风风场降尺度方法及系统 [P]. 
余晖 ;
陈佩燕 ;
廉洁 ;
黄司戎 .
中国专利 :CN120562256A ,2025-08-29
[5]   一种基于简化地形气动参数的风场动力降尺度方法 [P]. 
方平治 ;
汤胜茗 ;
余晖 ;
陈佩燕 .
中国专利 :CN110298115B ,2019-10-01
[6]   一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法 [P]. 
王敏 ;
谢超 ;
唐明来 ;
夏欣欣 ;
叶博 ;
江平 ;
乐辉 ;
柳小龙 .
中国专利 :CN119808541A ,2025-04-11
[7]   一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法 [P]. 
王敏 ;
谢超 ;
唐明来 ;
夏欣欣 ;
叶博 ;
江平 ;
乐辉 ;
柳小龙 .
中国专利 :CN119808541B ,2025-08-08
[8]   基于深度学习的时空降尺度方法、装置、设备及介质 [P]. 
刘仕民 ;
林超 ;
陈云刚 ;
金向泽 ;
叶先才 ;
姜钤川 ;
钟雅丽 ;
孙鹏超 ;
秦昊宇 ;
张青山 .
中国专利 :CN119598162B ,2025-06-17
[9]   基于深度学习的时空降尺度方法、装置、设备及介质 [P]. 
刘仕民 ;
林超 ;
陈云刚 ;
金向泽 ;
叶先才 ;
姜钤川 ;
钟雅丽 ;
孙鹏超 ;
秦昊宇 ;
张青山 .
中国专利 :CN119598162A ,2025-03-11
[10]   基于深度学习超分辨率网络的降水时间降尺度预测方法 [P]. 
周康 ;
丁立新 ;
程建新 .
中国专利 :CN112734648A ,2021-04-30
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