【摘 要】
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本文基于欧洲中期天气预报中心的有效波高数据,运用传统的双三次插值(Bicubic interpolation)、克里金插值(Kriging interpolation)以及两种改进的超分辨率卷积神经网络(Supe
【机 构】
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中国海洋大学海洋与大气学院,中国海洋大学数学科学学院,中国科学院海洋研究所,中科曙光国际信息产业有限公司
【基金项目】
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国家重点研究发展计划:重大海洋动力灾害致灾机理、风险评估、应对技术研究及示范应用项目(2016YFC1402000)资助
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本文基于欧洲中期天气预报中心的有效波高数据,运用传统的双三次插值(Bicubic interpolation)、克里金插值(Kriging interpolation)以及两种改进的超分辨率卷积神经网络(Super-Resolution CNN,简称SRCNN)进行高分辨率处理,使用峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)、结构相似度(Structural Similarity,SSIM)、余弦相似性
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ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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