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文档简介
一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生涉及一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生的数字孪生闭环系统，解决当前技术存在的不22.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征n,"为第j3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征4.根据权利要求3所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征到不同通道的特征，最后通过双时融合网络BFM对不同通道的时序特征和图像特征进行加5.根据权利要求4所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征6.根据权利要求5所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征37.根据权利要求6所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优化方法，其特征4但缺乏从数据采集到反馈优化的全流程集成解决方案。56适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于多尺度特征融合的海洋数字孪生优执行所述的一种基于多尺度特征融合的海洋7使用时空卷积网络作为主干网络构建数字孪生模型以模拟海洋环境的动态变化[0026]所述S2的对采集的数据进行预处理,对时间序列数据和图像数8R=o(conxa(Avgpool(I)+Maxpool(I)))其中，concat[Avg(F),Max(F)]表示对输入特征图F的全局平均和最大池9的维度，每个卷积核能够捕捉特定时间尺度的动态特征，cf是通过时间门控机制或循环然后经过1x1卷积生成空间注意力图：[0041]再将z4扩展为与图像特征相同的空间维度：其中，Broadcas表示广播操作，将时序特征广播到与图像特征的空间[0049]通过上述操获取训练和优化的核心数据信息，将获得的Fai再利用训练损失函[0058]所述S5的实时监控和动态反馈优化，将优化后的数字孪生模型部署到实际场景理器加
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