本發(fā)明屬于環(huán)境監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的TAG數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率提升方法及系統(tǒng),本發(fā)明創(chuàng)新性地開發(fā)了基于多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)框架。通過融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的時(shí)序特征提取能力與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的非線性...