[发明专利]一种基于卷积神经网络的云分类方法有效
| 申请号： | 201810671072.7 | 申请日： | 2018-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN108921210B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 张敬林;刘普;张峰;宋倩倩 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 张立荣;吴扬帆 |
| 地址： | 210019 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明的基于卷积神经网络的云分类方法，基于Alexnet框架，包括如下步骤：步骤1）去掉Alexnet框架的conv_3层形成改进的Alexnet框架CloudNet模型；使用CloudNet对SWIMCAT数据集与自建的CCSN云图数据集进行训练；步骤3）将尾迹云作为新的类别加入到已有的SWIMCAT数据集和CCSN数据集；步骤4）通过对SWIMCAT数据集和CCSN数据集两个数据集中按照训练集与测试集设定的比例进行划分，在caffe中通过多次训练调整参数，并通过训练好的CloudNet模型进行云分类。本方法可以对云的类别进行准确分类，同时在数据集中将地基观测到的尾迹云图做为一个新的类别，扩充了数据量，增加了云分类难度，使训练好的模型具有很强的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的云分类方法，基于Alexnet框架，其特征在于包括如下步骤：步骤1）删除Alexnet框架的conv_3层形成改进的Alexnet框架CloudNet模型；步骤2）使用CloudNet对SWIMCAT数据集与自建的CCSN云图数据集进行训练；步骤3）将尾迹云作为新的类别加入到已有的SWIMCAT 数据集和CCSN数据集；步骤4）通过对SWIMCAT 数据集和CCSN数据集两个数据集中按照训练集与测试集设定的比例进行划分，在深度学习软件包caffe中通过多次训练调整参数，并通过CloudNet模型进行云分类。
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