本文選題：極光圖像 + 深度學習��； 參考：《西安電子科技大學學報》2017年01期

【摘要】：極光的不同形態(tài)蘊含了不同的物理意義,進行極光圖像的分類研究對人類生活具有極其重要的科學價值.筆者在簡單的深度學習模型主成分分析網絡的基礎上提出了一種改進的主成分分析網絡極光圖像分類方法.首先利用改進的主成分分析網絡提取極光圖像的特征,然后將所得特征輸入支持向量機對極光圖像進行分類.在中國北極黃河站的全天空圖像數據庫的分類實驗結果表明,所提方法取得了較高分類準確率.
[Abstract]:Different forms of aurora have different physical meanings, so the classification of aurora images is of great scientific value to human life. Based on a simple depth learning model, the principal component analysis (PCA) network is used to classify auroral images. Firstly, the improved principal component analysis network is used to extract the features of auroral images, and then the features are input into the support vector machine to classify the auroral images. The experimental results of the whole sky image database at the Yellow River station in the Arctic of China show that the proposed method has a high classification accuracy.
【作者單位】： 西安電子科技大學電子工程學院;遙感科學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41031064,61572384) 陜西省自然科學基礎研究計劃資助項目(2011JQ8019) 海洋公益性行業(yè)科研專項資助項目(201005017) 教育部留學回國人員科研啟動基金支持 中央高�；究蒲袠I(yè)務基金資助項目(K5051302008) 北京師范大學遙感科學國家重點實驗室資助項目(OFSLRSS201415)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1915182