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基于径向基函数网络的云自动分类研究
26 1 Vol. 26 No . 1
2003 2 Journal of Nanjing Institute of M eteorology Feb. 2003
: 1000-2022(2003) 01-00 9-07
蒋德明, 陈渭民, 傅炳珊, 王建凯
( , 210044)
: 采用GMS-5 红外( 10. 5 ～12. 5 m) 和可见光( 0. 55 ～0. 9 m) 两通道资料,
采集了1999 年7—10 月中国东南沿海57 区、5 区和59 区包括晴空 内的12 类云
目标样本2 912 个, 采样窗尺寸为 × 像素, 随机生成训练和测试两 个样本子集。对
径向基函数网络( radial base function neural netw ork, RBF) 云分类问题研究中的
应用价值进行了全面的测试与分析, 得到了肯定的结论, 提出了优化设计的方法。对
6 类云型分类试验, 平均正确率为 6 % ; 对11 类云型分类试验, 平均正确率为
67 % 。采用自组织竞争神经网络实现寻找RBF 神经网络的隐层神经元中心。 特征
空间生成过程中, 采用小波包分解算法实现模式特征抽出。结果表明, 小波包分解特
征能很好地描述不同云型的差异。
: 云分类; 神经网络; 卫星图像
: P405; P422. 15: A
[ 1]
20 70 0 NOWCASTING
[ 2] [ 3] [ 4]
,
[ 5] [ 6]
, , 20 90
[ 7]
Welch 3 ( 1)
( SDA) ; 2) BP ; 3) ( PNN) ) , 5
5 200 , ( Sequential
Forw ard Selection, SFS) 20 , Bootstrap
[ ]
, 5. 6 % , 7. 6 % 7. 2 % Bankert PNN
10 , hold-one-out 79. % , bootstrap
77. 1 %, 5 ( , , ,
[ 9]
) , 91. 2 % 9 ,
Miller BP
2 %
[ 10]
City Polytechnic Lee BP GMS
: 2001-12-20; : 2002-05-15
:
: ( 1962- ) , , , , , , .
90 26
5 , ( ) ( )
, 60 %, 70 %
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[ 11-12]
BP GM S 4 (
M CC) ,
,
, ,
Fisher , Fisher
,
,
,
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, RBF GMS
11 ,
1
GM S-5 ( 0. 550. 9 m) ( 10. 512
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