基于人工智能反演大年夜气水汽含量的物理-统计耦合新范式_办法_审稿人
论文***:https://www.mdpi.com/2072-4292/15/17/4250
A Novel Physics-Statistical Coupled Paradigm for Retrieving Integrated Water Vap.pdf
本论文我以为会在RSE环境遥感上顺利地揭橥出来,第一审的时候大修后重投,第二审的时候审稿人全换了,三个审稿人,两个审稿人该当没有看太明白,个中一个审稿人该当是故意刁难,因此我以为没有阐明的必要了。恰好remote sensing约请我做一期人工智能参数反演的专刊,就改投remote sensing了。从审稿的见地来看,有一半的审稿人没有清楚地理解我们的方法思维,他们认为我们耦合的传统物理方法是别人揭橥的方法,耦合的统计方法也是别人的方法,而且是已经有现成了的方法。哀求我们将物理方法和统计方法分别反演的结果与深度学习耦合的反演结果做比拟,没有看懂我们的论文。我们论文中提到的物理方法不是别人的方法,虽然我们也是用辐射传输方程布局的方程组,但是这个物理方法只是理论上可以布局,但实在无法用普通方法求解,我们也没有求解,目的便是进行物理逻辑推理,证明理论上存在。我们的统计方法也不是别人的方法,而是自己在物理逻辑推理的物理方法根本上构建的泛化统计方法。统计方法的系数是非常繁芜的,也是其系数比较难打算的,构建统计方法的目的是利用多源数据补充和得到物理方法的解,从而形成深度学习的演习和测试数据,完成耦合。
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