[发明专利]基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法有效
| 申请号： | 201810397787.8 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108896456B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 常建华;李红旭;房久龙;刘振兴;杨镇博;刘秉刚;徐帆 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01N15/06 | 分类号： | G01N15/06;G01N21/17 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法，包括1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络；将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入，将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出；2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。本发明利用反馈型RBF神经网络来反演气溶胶消光系数，通过样本模式的学习将信息之间的内在机制存储在网络中，有效避免了诸多假设带来不确定性，具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反馈 rbf 神经网络 气溶胶 系数 反演 方法 | ||
【主权项】：
1.基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法，其特征在于：包括，1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络；将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入，将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出；气溶胶消光系数获取的过程为：基于气溶胶光学厚度的原理构建非线性方程，利用弦截法迭代计算气溶胶消光后向散射比，根据气溶胶消光后向散射比和回波信号，采用Fernald法反演气溶胶的消光系数；2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。
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