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基于粗糙集和粒度計算的海表溫度數(shù)據(jù)融合研究_戴文娟
海洋上的數(shù)據(jù)融合是一個關(guān)于海洋狀態(tài)、模型參數(shù)或者兼顧兩者的估值問題。具體指將物理過程數(shù)值模型擬合結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)相融合，以不斷更新系統(tǒng)狀態(tài)與參數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)數(shù)量和數(shù)據(jù)精度的方法。解決數(shù)據(jù)融合問題的方法很多，都具有不同的應(yīng)用背景，它們與估值理論或控制理論相聯(lián)系。常見的最優(yōu)插值法、卡爾曼濾波方法都是屬于估值理論的范疇， 此類方法經(jīng)過反復(fù)迭代計算，對計算機(jī)的容量和計算速度要求較高，也就是實現(xiàn)成本比較高。最小二乘法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等方法屬于控制理論范疇，該類方法模型方程及其參數(shù)控制的依賴比較高，往往不同模型和參數(shù)的選擇就能產(chǎn)生比較大的數(shù)值差異， 對融合對象變量的初始條件、邊界條件有明確的要求。
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