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本发明属于云的物理参数化技术领域，具体为一种基于机器学习的随机云生成器加速方法。本发明采用机器学习方法来对随机云生成器进行替代，获得便捷快速的机器学习模型，该模型根据输入的云量廓线以及总云量可以快速地获得对应的抗相关厚度，免去了繁琐的遍历与...
该专利属于复旦大学所有，仅供学习研究参考，未经过复旦大学授权不得商用。

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