一种基于傅里叶神经算子的深光谱特征聚合网络

    公开(公告)号:CN114723004A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210323205.8

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶神经算子的深光谱特征聚合网络,涉及傅里叶神经算子领域,其通过使用连接层聚合除最后一层傅里叶神经算子层以外,其他各层傅里叶神经算子层得到的目标层张量以及直接输入连接层的初始输入向量以得到特征数据,并在聚合后通过光谱压缩通道层对特征数据进行压缩,其在傅里叶神经算子层之间将各个算子层对应的目标层张量传递至连接层以实现聚合,避免了FNO层之间的信息丢失导致偏微分方程求解不准确的问题,并在聚合后进行数据的压缩,提高了数据处理的速度。

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