一种制造技术

本申请实施例提供一种

【技术实现步骤摘要】
一种Langley定标辅助方法及系统


[0001]本专利技术涉及定标辅助
，具体而言，涉及一种
Langley
定标辅助方法及系统
。

技术介绍

[0002]光度计是一种用于测量光强的仪器，广泛应用于气象学
、
环境科学
、
遥感等领域
。
为了确保光度计测量结果的准确性，需要对其进行定标
。
传统的定标方法通常依赖于实验室环境和高精度的标准设备，但这些方法在现场应用中往往受限于环境条件和设备限制
。
[0003]近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，人们开始尝试使用这些技术进行光度计定标，然而，如何有效地从大量的特征数据中提取有价值的信息，并生成高质量的定标辅助模型，仍然是一个具有挑战性的问题
。

技术实现思路

[0004]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请实施例的目的在于提供一种
Langley
定标辅助方法及系统
。
[0005]依据本申请实施例的一个方面，提供了一种
Langley
定标辅助方法，包括：
[0006]对光度计相关特征数据进行特征选择，生成第一数量个参考定标辅助特征，所述第一数量个参考定标辅助特征包括参考定标辅助特征
m
；
m
不大于第一数量，所述光度计相关特征数据包括第二数量个不同定标类别的光度计关联特征片段，所述光度计关联特征片段包括不同时空域下的光度计测量特征片段和对应的气象要素特征片段；
[0007]从第二数量个光度计关联特征片段中获取目标光度计关联特征片段，将所述第一数量个参考定标辅助特征各自对应的目标光度计关联特征片段作为有向网络成员，生成所述光度计相关特征数据对应的目标有向网络特征结构；
[0008]对所述目标有向网络特征结构进行自相关特征提取，生成所述参考定标辅助特征
m
在所述目标光度计关联特征片段下对应的自相关特征向量；
[0009]当生成所述参考定标辅助特征
m
在所述第二数量个光度计关联特征片段下各自对应的自相关特征向量时，对第二数量个自相关特征向量进行集成，生成所述参考定标辅助特征
m
对应的集成特征向量
Fm
；所述集成特征向量
Fm
用于确定将所述参考定标辅助特征
m
作为目标定标辅助特征的置信度；所述目标定标辅助特征用于表示与所述光度计相关特征数据具有辅助定标训练价值的特征；
[0010]将各个所述目标定标辅助特征作为训练样本，并将各个所述目标定标辅助特征所对应的先验定标辅助标签作为训练标签，训练神经网络模型，生成对应的
Langley
定标辅助检测模型，以基于所述
Langley
定标辅助检测模型学习任意输入的目标光度计相关特征数据中的目标定标辅助特征后进行定标辅助检测
。
[0011]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述光度计相关特征数据包括第三数量个散列特征数据；第三数量大于第一数量；
[0012]所述对光度计相关特征数据进行特征选择，生成第一数量个参考定标辅助特征，包括：
[0013]对所述第三数量个散列特征数据进行特征选择，将特征选择后的散列特征数据作为第一数据序列；
[0014]依据所述光度计相关特征数据对应的分簇数量，对所述第一数据序列中的散列特征数据进行分簇，生成第四数量个第二数据序列；第四数量不大于第三数量；
[0015]从所述第四数量个第二数据序列中确定第三数据序列，分别确定所述第三数据序列中的每个散列特征数据的特征有效性价值，从所述第三数据序列中确定最大特征有效性价值的散列特征数据作为参考定标辅助特征，直到得到所述第四数量个第二数据序列各自对应的参考定标辅助特征；
[0016]如果第四数量大于第一数量，则依据第四数量个参考定标辅助特征中的每个参考定标辅助特征的特征有效性价值，从所述第四数量个参考定标辅助特征中提取第一数量个参考定标辅助特征
。
[0017]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述光度计相关特征数据为光度计测量数据流；所述第三数量个散列特征数据中的每个散列特征数据均为所述光度计测量数据流中的光度计测量数据；
[0018]所述对所述第三数量个散列特征数据进行特征选择，将特征选择后的散列特征数据作为第一数据序列，包括：
[0019]获取与所述光度计测量数据流对应的特征提取策略；
[0020]依据所述光度计测量数据流的测量信号特征参数以及所述特征提取策略，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列，其中，所述测量信号特征参数包括信号响应特性参数和信号稳定性特征参数；
[0021]对所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据进行光度计测量有效性分析，生成所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据在第四数量个光度计测量有效性维度下各自对应的有效性指标；第四数量为正整数；
[0022]依据第四数量个有效性指标，对所述光度计测量数据序列进行特征清洗，将特征清洗后的光度计测量数据序列确定为第一数据序列
。
[0023]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述特征提取策略包括测量信号特征参数区间；
[0024]所述依据所述光度计测量数据流的测量信号特征参数以及所述特征提取策略，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列，包括：
[0025]如果所述光度计测量数据流的测量信号特征参数不满足所述测量信号特征参数区间，则依据所述特征提取策略中的启发式抽取规则，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列；
[0026]如果所述光度计测量数据流的测量信号特征参数满足所述测量信号特征参数区间，则依据所述特征提取策略中的非启发式抽取规则，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列
。
[0027]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述依据第四数量个有效性指标，对所述光度计测量数据序列进行特征清洗，将特征清洗后的光度计测量数据序列确定为第一数据
序列，包括：
[0028]如果第四数量大于1，则从所述第四数量个有效性指标中，获取初始有效性指标；
[0029]依据所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据在所述初始有效性指标下的有效性参数，对所述光度计测量数据序列中的光度计测量数据进行整理，生成第一排列序列，从所述第一排列序列中，分别获取与特征筛选参数相匹配的光度计测量数据，作为第二排列序列；
[0030]将所述第四数量个有效性指标中除所述初始有效性指标之外的
(
第四数量
‑
1)
个有效性指标，确定为余下有效性指标；
[0031]依据所述余下有效性指标，对所述第二排列序列进行特征清洗，将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
Langley
定标辅助方法，其特征在于，通过
Langley
定标辅助系统实现，所述方法包括：对光度计相关特征数据进行特征选择，生成第一数量个参考定标辅助特征，所述第一数量个参考定标辅助特征包括参考定标辅助特征
m
；
m
不大于第一数量，所述光度计相关特征数据包括第二数量个不同定标类别的光度计关联特征片段，所述光度计关联特征片段包括不同时空域下的光度计测量特征片段和对应的气象要素特征片段；从第二数量个光度计关联特征片段中获取目标光度计关联特征片段，将所述第一数量个参考定标辅助特征各自对应的目标光度计关联特征片段作为有向网络成员，生成所述光度计相关特征数据对应的目标有向网络特征结构；对所述目标有向网络特征结构进行自相关特征提取，生成所述参考定标辅助特征
m
在所述目标光度计关联特征片段下对应的自相关特征向量；当生成所述参考定标辅助特征
m
在所述第二数量个光度计关联特征片段下各自对应的自相关特征向量时，对第二数量个自相关特征向量进行集成，生成所述参考定标辅助特征
m
对应的集成特征向量
Fm
；所述集成特征向量
Fm
用于确定将所述参考定标辅助特征
m
作为目标定标辅助特征的置信度；所述目标定标辅助特征用于表示与所述光度计相关特征数据具有辅助定标训练价值的特征；将各个所述目标定标辅助特征作为训练样本，并将各个所述目标定标辅助特征所对应的先验定标辅助标签作为训练标签，训练神经网络模型，生成对应的
Langley
定标辅助检测模型，以基于所述
Langley
定标辅助检测模型学习任意输入的目标光度计相关特征数据中的目标定标辅助特征后进行定标辅助检测
。2.
根据权利要求1所述的
Langley
定标辅助方法，其特征在于，所述光度计相关特征数据包括第三数量个散列特征数据；第三数量大于第一数量；所述对光度计相关特征数据进行特征选择，生成第一数量个参考定标辅助特征，包括：对所述第三数量个散列特征数据进行特征选择，将特征选择后的散列特征数据作为第一数据序列；依据所述光度计相关特征数据对应的分簇数量，对所述第一数据序列中的散列特征数据进行分簇，生成第四数量个第二数据序列；第四数量不大于第三数量；从所述第四数量个第二数据序列中确定第三数据序列，分别确定所述第三数据序列中的每个散列特征数据的特征有效性价值，从所述第三数据序列中确定最大特征有效性价值的散列特征数据作为参考定标辅助特征，直到得到所述第四数量个第二数据序列各自对应的参考定标辅助特征；如果第四数量大于第一数量，则依据第四数量个参考定标辅助特征中的每个参考定标辅助特征的特征有效性价值，从所述第四数量个参考定标辅助特征中提取第一数量个参考定标辅助特征
。3.
根据权利要求2所述的
Langley
定标辅助方法，其特征在于，所述光度计相关特征数据为光度计测量数据流；所述第三数量个散列特征数据中的每个散列特征数据均为所述光度计测量数据流中的光度计测量数据；所述对所述第三数量个散列特征数据进行特征选择，将特征选择后的散列特征数据作为第一数据序列，包括：
获取与所述光度计测量数据流对应的特征提取策略；依据所述光度计测量数据流的测量信号特征参数以及所述特征提取策略，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列，其中，所述测量信号特征参数包括信号响应特性参数和信号稳定性特征参数；对所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据进行光度计测量有效性分析，生成所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据在第四数量个光度计测量有效性维度下各自对应的有效性指标；第四数量为正整数；依据第四数量个有效性指标，对所述光度计测量数据序列进行特征清洗，将特征清洗后的光度计测量数据序列确定为第一数据序列
。4.
根据权利要求3所述的
Langley
定标辅助方法，其特征在于，所述特征提取策略包括测量信号特征参数区间；所述依据所述光度计测量数据流的测量信号特征参数以及所述特征提取策略，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列，包括：如果所述光度计测量数据流的测量信号特征参数不满足所述测量信号特征参数区间，则依据所述特征提取策略中的启发式抽取规则，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列；如果所述光度计测量数据流的测量信号特征参数满足所述测量信号特征参数区间，则依据所述特征提取策略中的非启发式抽取规则，对第三数量个光度计测量数据进行数据抽取，生成光度计测量数据序列
。5.
根据权利要求3所述的
Langley
定标辅助方法，其特征在于，所述依据第四数量个有效性指标，对所述光度计测量数据序列进行特征清洗，将特征清洗后的光度计测量数据序列确定为第一数据序列，包括：如果第四数量大于1，则从所述第四数量个有效性指标中，获取初始有效性指标；依据所述光度计测量数据序列中的每个光度计测量数据在所述初始有效性指标下的有效性参数，对所述光度计测量数据序列中的光度计测量数据进行整理，生成第一排列序列，从所述第一排列序列中，分别获取与特征筛选参数相匹配的光度计测量数据，作为第二排列序列；将所述第四数量个有效性指标中除所述初始有效性指标之外的
(
第四数量
‑
1)
个有效性指标，确定为余下有效性指标；依据所述余下有效性指标，对所述第二排列序列进行特征清洗，将特征清洗后的第二排列序列确定为第一数据序列
。6.
根据权利要求1所述的
Langley
定标辅助方法，其特征在于，所述对所述目标有向网络特征结构进行自相关特征提取，生成所述参考定标辅助特征
m
在所述目标光度计关联特征片段下对应的自相关特征向量，包括：获取所述目标有向网络特征结构中的每个有向网络成员对应的初始有向网络成员矢量；在所述目标有向网络特征结构中，将所述参考定标辅助特征
m
对应的有向网络成员作为目标有向网络成员，确定所述目标有向网络成员的关联有向网络成员序列；所述关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：车慧正，郑宇，桂柯，李雷，赵胡笳，梁苑新，赵恒恒，王鹏，夏祥鳌，朱君，宋京京，王玉鹏，朱吉彪，魏垚，
申请(专利权)人：中国气象科学研究院，
类型：发明
国别省市：