【摘 要】
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针对在基于机器学习的云图识别中,由于不存在公认的云分类样本库的现实条件下,带来的训练样本数量不足和不平衡,从而难以获得可靠的分类模型的问题,利用迁移学习中的多源加权
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心,陆军南京军事代表局,中国气象局上海台风研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503192);江苏省自然科学基金资助项目(BK20161533;BK20131002);江苏省六大人才高峰(2014-XXRJ-007);大学生实践创新训练计划项目(201610300088)
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针对在基于机器学习的云图识别中,由于不存在公认的云分类样本库的现实条件下,带来的训练样本数量不足和不平衡,从而难以获得可靠的分类模型的问题,利用迁移学习中的多源加权Tradaboost算法(内部采用极限学习机作为分类器)来进行卫星云图云的检测。利用多人(多源)标注的大量厚云的样本,构成多源辅助样本集;利用少量标注的薄云样板构成目标样本集。使用迁移学习和辅助样本集,对仅在薄云样本集下的训练获得的极限学习机分类器进行辅助训练,提高其薄云识别率。基于国家卫星气象中心的HJ 1A/B的卫星数据实验结果表明,迁移学
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