基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型学习.pdf下载

weixin_39821746 2021-10-19 15:27:45

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遥感图像(RSI)在地球观测和气候变化研究等领域发挥着至关重要的作用。然而，由于传感器系统本身的物理限制，遥感图像常常遭受条纹噪声的污染。这种条纹噪声的存在会严重影响后续图像处理和分析的精度，进而阻碍相关应用的有效开展，因此，有效的条纹噪声去除方法至关重要。本文提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的全新优化模型，简称ADOM，用于高效去除遥感图像中的条纹噪声。该模型首先构建了一个旨在从观测图像中提取条纹噪声分量的优化函数，并在此基础上设计了一种有效的优化求解策略，以实现精准的条纹噪声去除。

一、研究背景与意义在工业生产、能源调度、环境监测等领域，时序数据（如设备运行参数、能源消耗、污染物浓度）的精准预测是实现智能化决策与风险管控的关键。然而，这类数据往往同时包含空间关联性（如多传感器数据的协同变化）与长短期时序依赖性（如日周期、季节周期波动），且易受噪声、突发干扰影响，传统预测方法面临双重挑战：单一时序模型（如 LSTM、ARIMA）虽能捕捉时间维度规律，但难以有效提取数据中的空间特征（如多测点温度场的分布关联）；

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