【摘 要】
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针对单一类型的神经网络分类器难以正确区分和有效识别复杂云类特征的缺陷,本文基于静止气象卫星云图多光谱云类样本,通过计算、分析云图灰度、梯度与纹理特征,提取了云分类
【机 构】
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北京大学物理学院,中国人民解放军61741部队,解放军理工大学气象学院,中国气象局热带海洋气象研究所
【基金项目】
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解放军理工大学科研基金资助项目与国家自然科学基金项目(40375019);江苏省气象灾害重点实验室基金项目(KLME0507)
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针对单一类型的神经网络分类器难以正确区分和有效识别复杂云类特征的缺陷,本文基于静止气象卫星云图多光谱云类样本,通过计算、分析云图灰度、梯度与纹理特征,提取了云分类最佳判别因子,建立了自组织网络(SOFM)与概率神经网络(PNN)的综合云分类器优化模型.该分类器首先利用自组织网络对云类样本进行无监督初始分类,确定出相似样本子集;随后用概率神经网络对初始分类误差进行有监督修正和分类结果的二次优化判别.试验结果表明,该分类器可有效提高云类判别效果,分类结果的总正确率达到92.4%,Kappa系数为90.82,明显优于单一的统计分类器判别效果.
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