本文選題：極光圖像 + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：極光的不同形態(tài)蘊(yùn)含了不同的物理意義,進(jìn)行極光圖像的分類研究對(duì)人類生活具有極其重要的科學(xué)價(jià)值.筆者在簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型主成分分析網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的主成分分析網(wǎng)絡(luò)極光圖像分類方法.首先利用改進(jìn)的主成分分析網(wǎng)絡(luò)提取極光圖像的特征,然后將所得特征輸入支持向量機(jī)對(duì)極光圖像進(jìn)行分類.在中國(guó)北極黃河站的全天空?qǐng)D像數(shù)據(jù)庫(kù)的分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法取得了較高分類準(zhǔn)確率.
[Abstract]:Different forms of aurora have different physical meanings, so the classification of aurora images is of great scientific value to human life. Based on a simple depth learning model, the principal component analysis (PCA) network is used to classify auroral images. Firstly, the improved principal component analysis network is used to extract the features of auroral images, and then the features are input into the support vector machine to classify the auroral images. The experimental results of the whole sky image database at the Yellow River station in the Arctic of China show that the proposed method has a high classification accuracy.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41031064,61572384) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011JQ8019) 海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)資助項(xiàng)目(201005017) 教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金支持 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)基金資助項(xiàng)目(K5051302008) 北京師范大學(xué)遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(OFSLRSS201415)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 孫曉東;胡勁松;焦s，

本文編號(hào)：1915182