j9九游会

报告问题 (Title)：数据驱动要领在三维海洋信息重构中的应用

报告人 (Speaker)：高振 教授（中国海洋大学）

报告时间 (Time)：2026年4月18日（周六）9:00

报告所在 (Place)：校本部A215

约请人(Inviter)：潘晓敏

主理部分：理学院数学系

报告摘要：随着海洋视察手艺的快速生长
，，视察数据以PB级增添
，，其中以形貌海洋外貌特征的遥感数据最多。。。然而
，，外洋貌以下信息的缺乏限制了对数据的使用及其海洋内部征象的明确。。。为实现三维海洋信息重构
，，本报告接纳是非期影象网络和高斯历程回归要领对西北太平洋的温度和盐度剖面举行预测
，，并使用本征正交剖析要领提高两个模子的盘算和存储效率。。。另外提出一种基于降阶模子的动力学约束深度算子学习网络连系数据驱动和动力学要领的优点
，，将降阶方程的均方残差以及网络输出与目的之间的均方误差编码到损失函数中
，，有用地融合训练历程中的动力学约束和数据约束
，，使得网络输入和输出近似地知足方程的特定形式
，，具有较好的可诠释性
，，并且一旦训练好网络
，，就可以举行快速盘算。。。