【摘 要】
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云的形成和演变是大气中物理过程的宏观体现,地面云观测在天气现象的观测、记录和研究中占有重要地位。提出一种适用于地基可见光云图自动分类的卷积神经网络训练模型,样本库输入到深度网络以后,首先被随机分配为训练集和验证集,然后在进行完数据预处理、网络结构和参数的初始化后,网络将进行前向计算和反向传播以更新权值,最后用验证集检验模型的泛化能力,如果达标则可保存模型参数结束训练,不达标则需继续训练。在两个不同
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,国防科技大学气象海洋学院,解放军96941部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(41775165,41775039),南京信息工程大学人才启动经费(2021r034)。
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云的形成和演变是大气中物理过程的宏观体现,地面云观测在天气现象的观测、记录和研究中占有重要地位。提出一种适用于地基可见光云图自动分类的卷积神经网络训练模型,样本库输入到深度网络以后,首先被随机分配为训练集和验证集,然后在进行完数据预处理、网络结构和参数的初始化后,网络将进行前向计算和反向传播以更新权值,最后用验证集检验模型的泛化能力,如果达标则可保存模型参数结束训练,不达标则需继续训练。在两个不同样本库上实验的结果表明,较之几种传统的特征提取方法,卷积神经网络取得的分类效果更好。
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