卷積神經網絡識別地基云圖的數(shù)據庫建立及處理方法
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>2643 K
標簽： 卷積神經網絡 監(jiān)督學習 樣本庫
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文檔介紹：卷積神經網絡(Convolutional neural network,CNN)具有非比尋常的從樣本中學習特征的能力，訓練需要大量帶有標簽的圖像樣本。因此，在使用卷積神經網絡對地基云圖相關研究時，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)據增強方法對樣本庫進行歸一化預處理；最后，利用卷積神經網絡、LBP、Heinle feature和Textonbased method三種方法對增強后的數(shù)據集進行云識別分類驗證，實驗結果表明，利用本文方法進行增強數(shù)據可有效解決卷積神經網絡對小樣本數(shù)據識別率不高以及不能完整進行網絡運行的問題，為卷積神經網絡在地基云圖識別的應用奠定基礎。
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