卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別地基云圖的數(shù)據(jù)庫建立及處理方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>2643 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 監(jiān)督學(xué)習(xí) 樣本庫
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文檔介紹：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)具有非比尋常的從樣本中學(xué)習(xí)特征的能力，訓(xùn)練需要大量帶有標(biāo)簽的圖像樣本。因此，在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對地基云圖相關(guān)研究時，建立云圖樣本庫是第一步，也是非常重要的一步。首先，通過數(shù)碼相機直接拍攝、從互聯(lián)網(wǎng)上下載、從公開發(fā)行的云圖類書籍獲取以及由全天空照相機拍攝等手段獲取三個云圖樣本庫；接著，對三個樣本庫圖像的分辨率、噪聲、數(shù)量等問題進行了分析；然后，采用雙線性插值和數(shù)據(jù)增強方法對樣本庫進行歸一化預(yù)處理；最后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LBP、Heinle feature和Textonbased method三種方法對增強后的數(shù)據(jù)集進行云識別分類驗證，實驗結(jié)果表明，利用本文方法進行增強數(shù)據(jù)可有效解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對小樣本數(shù)據(jù)識別率不高以及不能完整進行網(wǎng)絡(luò)運行的問題，為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地基云圖識別的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
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