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本发明公开一种基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，通过将背景场关键变量经由机器学习模型映射至集合离散度，从而量化背景场不确定度，并在此基础上对原有静态误差协方差进行动态调节。本发明能够灵活反映不同天气背景条件下的流依赖误差特征...
该专利属于南京信息工程大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京信息工程大学授权不得商用。

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