[发明专利]一种基于卫星影像和GMDH神经网络的云量计算方法及装置在审
| 申请号： | 201910645566.2 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110533063A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 刘通;安好 | 申请（专利权）人： | 赛德雷特(珠海)航天科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G01W1/00 |
| 代理公司： | 44291 广东朗乾律师事务所 | 代理人： | 闫有幸;杨焕军<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 519000 广东省珠海市市辖区唐家*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GMDH神经网络的卫星云量计算方法及装置，其中云量计算方法包括：(一)使用聚类方法对云块样本进行聚类分析；(二)将聚类分析后的云块样本输入GMDH神经网络训练；(三)将待检测卫星云图输入GMDH神经网络进行分类；(四)根据分类结果进行云量计算。本发明基于无监督学习的卫星云量计算方法,利用聚类算法，免去了制作训练数据的大量人力标注工作。GMDH神经网络可以把卫星云图图像直接作为神经网络的输入，在网络构建过程中不需要特别设计网络结构，该方法可以自主的构建和修剪神经网络模型的拓扑结构，自主的对图像特征进行选择，得到相比于人工提取更便捷和精确的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 聚类分析 卫星云图 计算方法及装置 神经网络模型 神经网络训练 无监督学习 分类结果 聚类算法 图像特征 拓扑结构 网络构建 网络结构 训练数据 样本输入 卫星 构建 聚类 修剪 标注 样本 图像 分类 检测 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于卫星影像和GMDH神经网络的云量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(一)使用聚类方法对云块样本进行聚类分析；/n(二)将聚类分析后的云块样本输入GMDH神经网络训练；/n(三)将待检测卫星云图输入GMDH神经网络进行分类；/n(四)根据分类结果进行云量计算。/n
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