【摘 要】
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天气形势图特征分类是实现浓雾智能在线预报的关键因素之一,为了探索高效、正确的天气形势图分类模型,一种基于方向滤波器的深度卷积神经网络(Gabor-ConvolutionalNeuralNetw
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院,中国气象局交通气象重点实验室/江苏省气象科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61672291);北极阁基金(No.BJG201504,No.BJG201505);江苏省自然科学基金—青年基金(No.BK20161073)
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天气形势图特征分类是实现浓雾智能在线预报的关键因素之一,为了探索高效、正确的天气形势图分类模型,一种基于方向滤波器的深度卷积神经网络(Gabor-ConvolutionalNeuralNetwork,G-CNN)模型被提出,模型通过训练已建立的浓雾天气形势图-雾型关系数据集,建立形势图纹理特征与雾型之间非线性映射关系进而实现天气形势图智能化识别。G-CNN模型:利用Gabor滤波器对输入的天气形势图纹理特征进行强化;利用2个卷积-池化层及2个全连接层的CNN架构拟合天气形势图与雾型之间的映射关系。利用江苏
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