准确的云分类模型对气象监测有重要的意义,传统机器学习云分类模型依赖手工特征提取,容易受噪声数据影响,模型泛化能力较差。深度网络分类模型能自动学习图像深度特征,但是对于图像边缘与细节分类效果不佳。本文针对上述问题进行研究。...准确的云分类模型对气象监测有重要的意义,传统机器学习云分类模型依赖手工特征提取,容易受噪声数据影响,模型泛化能力较差。深度网络分类模型能自动学习图像深度特征,但是对于图像边缘与细节分类效果不佳。本文针对上述问题进行研究。首先提取Himawari-8卫星云图光谱特征、纹理特征用以训练模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)模型;同时利用不同通道云图训练深度网络,学习云图深度特征;最后,根据不同模型特性,训练元分类器对各模型输出进行融合,设计了一种基于深度网络与FSVM集成学习的云分类方法,该方法综合不同模型优势,利用不同模型间的互补性提高云分类结果的鲁棒性和可信度。相比单独使用FSVM或深度网络的分类模型,本文集成学习方法在众多评价指标中有更好的表现,平均命中率、平均误报率和平均临界成功指数分别达到0.9245、0.0796、0.8581;与其它云分类模型相比,本文方法也有更好的分类效果;在具体案例测试中也发现,该方法对于不同云类混合区有更高的识别精度,而且能更加准确的识别云团边缘及细节。本文模型能够满足云分类模型稳定可靠、高精度、泛化性能强的要求。展开更多
A new multiple models(MM) approach was proposed to model complex industrial process by using Fuzzy Support Vector Machines(F -SVMs). By applying the proposed approach to a pH neutralization titration experiment, F -SV...A new multiple models(MM) approach was proposed to model complex industrial process by using Fuzzy Support Vector Machines(F -SVMs). By applying the proposed approach to a pH neutralization titration experiment, F -SVMs MM not only provides satisfactory approximation and generalization property, but also achieves superior performance to USOCPN multiple modeling method and single modeling method based on standard SVMs.展开更多
模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)通过为每个样例设置模糊化训练参数,达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的。提出了基于预分类的FSVM,每个样例的模糊权重通过关联于该样例的预分类面来确定。该方法不仅...模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)通过为每个样例设置模糊化训练参数,达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的。提出了基于预分类的FSVM,每个样例的模糊权重通过关联于该样例的预分类面来确定。该方法不仅考虑了各个样例在未来分类中的作用效果,还考虑了分类器对离群点及噪声数据的敏感性。这样确定的模糊权重能使SVM根据离群点及噪声数据的影响情况决定抑制强度,减少或避免无视数据具体特征的盲目抑制。在IDA、UCI等标准数据集上的实验验证了所提方法的合理性和有效性。展开更多
文摘准确的云分类模型对气象监测有重要的意义,传统机器学习云分类模型依赖手工特征提取,容易受噪声数据影响,模型泛化能力较差。深度网络分类模型能自动学习图像深度特征,但是对于图像边缘与细节分类效果不佳。本文针对上述问题进行研究。首先提取Himawari-8卫星云图光谱特征、纹理特征用以训练模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)模型;同时利用不同通道云图训练深度网络,学习云图深度特征;最后,根据不同模型特性,训练元分类器对各模型输出进行融合,设计了一种基于深度网络与FSVM集成学习的云分类方法,该方法综合不同模型优势,利用不同模型间的互补性提高云分类结果的鲁棒性和可信度。相比单独使用FSVM或深度网络的分类模型,本文集成学习方法在众多评价指标中有更好的表现,平均命中率、平均误报率和平均临界成功指数分别达到0.9245、0.0796、0.8581;与其它云分类模型相比,本文方法也有更好的分类效果;在具体案例测试中也发现,该方法对于不同云类混合区有更高的识别精度,而且能更加准确的识别云团边缘及细节。本文模型能够满足云分类模型稳定可靠、高精度、泛化性能强的要求。
基金National High Technology Research andDevelopment Program of China( Project 863 G2 0 0 1AA413 13 0
文摘A new multiple models(MM) approach was proposed to model complex industrial process by using Fuzzy Support Vector Machines(F -SVMs). By applying the proposed approach to a pH neutralization titration experiment, F -SVMs MM not only provides satisfactory approximation and generalization property, but also achieves superior performance to USOCPN multiple modeling method and single modeling method based on standard SVMs.
文摘模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)通过为每个样例设置模糊化训练参数,达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的。提出了基于预分类的FSVM,每个样例的模糊权重通过关联于该样例的预分类面来确定。该方法不仅考虑了各个样例在未来分类中的作用效果,还考虑了分类器对离群点及噪声数据的敏感性。这样确定的模糊权重能使SVM根据离群点及噪声数据的影响情况决定抑制强度,减少或避免无视数据具体特征的盲目抑制。在IDA、UCI等标准数据集上的实验验证了所提方法的合理性和有效性。
