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基于粗糙集和粒度计算的海表温度数据融合研究_戴文娟
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2017-03-08
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基于粗糙集和粒度计算的海表温度数据融合研究_戴文娟
海洋上的数据融合是一个关于海洋状态、模型参数或者兼顾两者的估值问题。具体指将物理过程数值模型拟合结果与观测数据相融合，以不断更新系统状态与参数，从而提高数据数量和数据精度的方法。解决数据融合问题的方法很多，都具有不同的应用背景，它们与估值理论或控制理论相联系。常见的最优插值法、卡尔曼滤波方法都是属于估值理论的范畴， 此类方法经过反复迭代计算，对计算机的容量和计算速度要求较高，也就是实现成本比较高。最小二乘法、遗传算法、神经网络、人工智能等方法属于控制理论范畴，该类方法模型方程及其参数控制的依赖比较高，往往不同模型和参数的选择就能产生比较大的数值差异， 对融合对象变量的初始条件、边界条件有明确的要求。
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