精品文档基于神经网络的云型初步识别课件_第1页
精品文档基于神经网络的云型初步识别课件_第2页
精品文档基于神经网络的云型初步识别课件_第3页
精品文档基于神经网络的云型初步识别课件_第4页
精品文档基于神经网络的云型初步识别课件_第5页
已阅读5页，还剩6页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于神经网络的云型初步识别 万霞 霍娟 吕达仁 中国科学院中层大气与全球环境探测重点实验室 主要内容 云探测的重要性 云型识别的方法 主要结论 一 云探测的重要性 云覆盖了地球表面一半以上的面积，它与太阳和陆地间的 相互辐射作用，影响局地和全球的水循环和能量平衡 空气运动可引起云型变化, 云型识别及云型变化的探 测对天气过程研究和天气 预报都有重要作用. 二 云型识别的方法 全天空可见光图像（ASI 图像） 云型识别的方法 矩形法(Supervised Parallelepiped technique ) (Josep Calbo,Jeff Sabburg,2006, 识别8种天气状况,60%) 神经网络法(Artificial Neural Network ) 反向传播算法 (Back- Propagation Algorithm) 应用领域广泛，实现各种复杂的功能 , 善于提取归纳潜在规律 图像大小:22721704 窗口大小:512512 高积云 (Ac) 卷状云 (Ci) 晴空 (Clear ) 积状云 (Cu) 层状云 (St) 图像采集时间： 2004年至2008 年； 图像采集地点： 羊八井，香河， 厦门等； 种云型图像的灰度直方图 灰度级 频 数 特征参量 纹纹 理 统统 计计 量 均值值(ME) 方差(SD) 平滑度(SM) , 直方图图偏斜度(TM) 峰度(FM) 谱谱能量拟拟合斜率(SI) 直线拟线拟 合斜率的模值值 云块块亮度均值值(TH) 神经网络法 神经网络是大脑认知活动的一种数学模型，重点在于模拟 和实现人的认知过程中的感知过程，形象思维，分布式记 忆和自学习过程等，特别是从一些相互关联的活动中自动 获取知识 种云型 的特征量 输 入 层 隐 层 初始权值 连接权值 输 出 层 c Ci Clear Cu St 监督学习规则， 修改权值 BP网络 识别过程 建立样本库（每一种云型挑选800 张图像存储） 图像预处理（滤波去噪，对比增强） 提取图像特征值（灰度，fft变换，共生矩阵） 初始化神经网络（设置初始权值，连接权值） 挑选合适的特征值作为神经网络的输入值 训练网络（不断调整权值） 网络仿真，输出识别结果 模式号云码码云型输输出码码 Ac高积积云 Ci卷云 Clear晴空 Cu积积云 St层层云 拒识识 矩形法 蓝-Ac,青-Clear,洋红-Ci,红-Cu,绿-St. 均值ME表示图像灰度值的分散程度 ;峰度FM表示了直方图的相对平坦性，即直 方图分布聚集于均值附近，还是接近两端的情况，进一步描述了图像中纹理灰度 的反差;SI为云图谱能量直线拟合后的斜率的模值. 矩形法 正确识别率约为30% . 神经网络法 晴空（Clear），层状云（St）正确识别率达90%以上 ; 高积云（
人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论