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基于粗糙集和粒度計算的海表溫度數據融合研究_戴文娟
海洋上的數據融合是一個關于海洋狀態、模型參數或者兼顧兩者的估值問題。具體指將物理過程數值模型擬合結果與觀測數據相融合，以不斷更新系統狀態與參數，從而提高數據數量和數據精度的方法。解決數據融合問題的方法很多，都具有不同的應用背景，它們與估值理論或控制理論相聯系。常見的最優插值法、卡爾曼濾波方法都是屬于估值理論的范疇， 此類方法經過反復迭代計算，對計算機的容量和計算速度要求較高，也就是實現成本比較高。最小二乘法、遺傳算法、神經網絡、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控制的依賴比較高，往往不同模型和參數的選擇就能產生比較大的數值差異， 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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