【摘 要】
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为了改进和提高目前卫星云图云分类中客观性、定量性和自动化程度的不足,运用遗传算法(GA)全局寻优、模糊C均值聚类(FCM)局部寻优、模糊减法聚类(FSC)客观估算聚类数等优势互
【机 构】
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解放军92493部队,解放军理工大学,空军研究院
【基金项目】
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中国博士后基金(2004036012);江苏省博士后基金(2004087);国家自然科学基金资助项目(40375019)
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为了改进和提高目前卫星云图云分类中客观性、定量性和自动化程度的不足,运用遗传算法(GA)全局寻优、模糊C均值聚类(FCM)局部寻优、模糊减法聚类(FSC)客观估算聚类数等优势互补的思想和途径,进行卫星云图的云分类判别。试验结果表明,综合优化方法(FSC-GA-FCM)的云分类效果明显优于单一的FCM和GA算法,可有效弥补FCM和GA算法在云分类中存在的不足,可运用于实况云图的云分类客观、自动判别。
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