本文主要研究内容
作者翁理国,张旭,夏旻,施必成（2019）在《关于卫星气象云图准确检测的仿真研究》一文中研究指出：利用卫星云图进行气象应用研究,首先要对卫星云图解译,而云图检测分类是气象卫星云图解译的核心。对气象云图准确检测的准确率高低直接影响到后续的大气科学研究和气象预测应用,而传统的浅层学习分类算法用于卫星气象云图检测分类时,不能很好的对卫星光学参数和卫星云图进行特征表示,容易造成处理规模过大、分析过程复杂以及陷入局部极小值等问题,导致了云图检测不准确,云类别的误检率很高。而深度神经网络对学习样本数量要求较高,并且检测速度慢,在分类速度和分类精度上无法满足气象研究和应用需求。针对这些问题,利用优化过的多粒度级联森林对卫星云图进行检测,能充分的对云图进行特征表示,并且具有很好的泛化性能。在对中国HJ-1A/B卫星云图的实验结果表明,采用基于多粒度级联森林方法对卫星云图进行检测,可以很好的提取云图特征,并且能够进行较好的小样本学习。而且多粒度级联森林方法检测速度快,云图分类时厚云和薄云之间的过渡区域清晰,而且相比传统阈值法、卷积神经网络模型及深度极限学习机模型的云图识别准确率更高。
Abstract
li yong wei xing yun tu jin hang qi xiang ying yong yan jiu ,shou xian yao dui wei xing yun tu jie yi ,er yun tu jian ce fen lei shi qi xiang wei xing yun tu jie yi de he xin 。dui qi xiang yun tu zhun que jian ce de zhun que lv gao di zhi jie ying xiang dao hou xu de da qi ke xue yan jiu he qi xiang yu ce ying yong ,er chuan tong de jian ceng xue xi fen lei suan fa yong yu wei xing qi xiang yun tu jian ce fen lei shi ,bu neng hen hao de dui wei xing guang xue can shu he wei xing yun tu jin hang te zheng biao shi ,rong yi zao cheng chu li gui mo guo da 、fen xi guo cheng fu za yi ji xian ru ju bu ji xiao zhi deng wen ti ,dao zhi le yun tu jian ce bu zhun que ,yun lei bie de wu jian lv hen gao 。er shen du shen jing wang lao dui xue xi yang ben shu liang yao qiu jiao gao ,bing ju jian ce su du man ,zai fen lei su du he fen lei jing du shang mo fa man zu qi xiang yan jiu he ying yong xu qiu 。zhen dui zhe xie wen ti ,li yong you hua guo de duo li du ji lian sen lin dui wei xing yun tu jin hang jian ce ,neng chong fen de dui yun tu jin hang te zheng biao shi ,bing ju ju you hen hao de fan hua xing neng 。zai dui zhong guo HJ-1A/Bwei xing yun tu de shi yan jie guo biao ming ,cai yong ji yu duo li du ji lian sen lin fang fa dui wei xing yun tu jin hang jian ce ,ke yi hen hao de di qu yun tu te zheng ,bing ju neng gou jin hang jiao hao de xiao yang ben xue xi 。er ju duo li du ji lian sen lin fang fa jian ce su du kuai ,yun tu fen lei shi hou yun he bao yun zhi jian de guo du ou yu qing xi ,er ju xiang bi chuan tong yu zhi fa 、juan ji shen jing wang lao mo xing ji shen du ji xian xue xi ji mo xing de yun tu shi bie zhun que lv geng gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机仿真的翁理国,张旭,夏旻,施必成，发表于刊物计算机仿真2019年01期论文，是一篇关于多粒度级联森林方法论文,卫星图像论文,云检测论文,神经网络论文,计算机仿真2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机仿真2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：多粒度级联森林方法论文; 卫星图像论文; 云检测论文; 神经网络论文; 计算机仿真2019年01期论文;