中国人民解放军军事科学院国防工程研究院

本发明涉及大气环境监测技术领域，具体涉及云烟雾粒子群光吸收特性智能评估系统及其方法，旨在提高大气环境监测技术的精度，系统包括数据采集、数据处理、多尺度学习评估、数据库和用户交互模块，数据采集模块获取云烟雾粒子群的光学亮度图像数据，数据处理模块提取光线特征数据，多尺度学习评估模块基于多尺度学习模型评估光吸收特性，包括粗粒度学习层和细粒度学习层，结合宏观和微观特征生成精确的光吸收参数预测值，数据库模块存储相关数据，用户交互模块允许用户查询、修改数据和控制评估策略，系统在复杂环境中评估误差降低40‑60%，显著提高了评估精度，能更准确地表征云烟雾粒子群的光吸收特性。

本发明涉及云烟雾粒子群光散射效应智能预测系统及其方法，属于大气光学、计算机视觉及人工智能技术领域，系统包括模型设计、数据获取、数据处理、系统优化和可视化模块，模型设计模块创建可视化模型，模拟粒子群运动状态和特征。数据获取模块收集烟雾相关数据，数据处理模块分析这些数据，建立光传输模型，模拟光散射效应，系统优化模块构建并优化智能预测模型，包括物理感知神经网络单元、多尺度特征处理单元、物理约束优化单元、场景自适应单元和知识累积单元，可视化模块允许用户直观调整仿真场景，该系统显著提升预测精度，相比纯物理模型误差降低约45%，在数据稀疏区域预测能力提升约35%，尤其在复杂环境中表现更优。