【摘 要】
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为利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法。算法基于BP人工神经网络学习
【机 构】
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二炮装备研究院五所,解放军理工大学气象学院,解放军61135部队
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为利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法。算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法。在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进。基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数。选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果。为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略。个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好。
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