买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海无线电设备研究所申请的专利基于卷积神经网络的云物理参数反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113887118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111272158.0，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权基于卷积神经网络的云物理参数反演方法是由丁霞;尹洁珺;王平;陈潜;魏维伟设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的云物理参数反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积神经网络的云物理参数反演方法，包括如下步骤：S1、计算太赫兹频段云粒子散射特性，结合粒子谱分布，模拟计算太赫兹雷达等效反射率因子与云物理特征参数的函数关系，建立前向物理模型，S2、对太赫兹云雷达的实测数据和微物理参数产品进行预处理，整理得到训练数据库；S3、建立卷积神经网络的结构，将所述前向物理模型作为约束条件，基于雷达回波的预测值与实际值的偏差，自适应调整学习速率；S4、利用训练数据库，对卷积神经网络进行反复训练，由所述太赫兹雷达等效反射率因子反演计算得到所述云物理特征参数。该方法提升了云物理参数的反演准确性，摆脱对于经验值的依赖，是一种泛化性、自适应学习更强的算法。

本发明授权基于卷积神经网络的云物理参数反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的云物理参数反演方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、计算太赫兹频段云粒子散射特性，结合粒子谱分布，模拟计算太赫兹雷达等效反射率因子与云物理特征参数的函数关系，建立前向物理模型，所述云物理特征参数包括云粒子尺度、云粒子数浓度和分布参数； S2、对太赫兹云雷达的实测数据和微物理参数产品进行预处理，整理得到训练数据库，所述训练数据库的输入数据为实测的太赫兹雷达等效反射率因子，输出数据为所述云物理特征参数； S3、建立卷积神经网络的结构，将所述前向物理模型作为约束条件，基于雷达回波的预测值与实际值的偏差，自适应调整学习速率，实现对云遥感特征和输出云参数结果之间复杂非线性函数的精确表示；所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，所述输入层的数据为太赫兹云雷达反射率因子的垂直廓线，所述卷积神经网络通过所述卷积层和所述池化层对所述输入数据进行特征提取，得到所述输入层的局部特征，再经所述全连接层产生所述云物理特征参数，进入所述输出层； S4、利用所述训练数据库，对所述卷积神经网络进行反复训练，由所述太赫兹雷达等效反射率因子反演计算得到所述云物理特征参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海无线电设备研究所，其通讯地址为：200233 上海市闵行区中春路1555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。