基于神经网络方法的卫星图像云分类
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第10页 |
| ·云的分类 | 第10-15页 |
| ·云的种类 | 第10-13页 |
| ·云在卫星云图上的表现形式 | 第13-14页 |
| ·云分类的特征选取 | 第14-15页 |
| ·云分类研究的发展 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 2 神经网络及气象卫星 | 第17-34页 |
| ·神经网络 | 第17-19页 |
| ·神经网络简介 | 第17-18页 |
| ·神经网络的发展 | 第18-19页 |
| ·气象卫星 | 第19-25页 |
| ·气象卫星 | 第19-20页 |
| ·气象卫星的发展 | 第20-21页 |
| ·气象卫星资料 | 第21-25页 |
| ·卫星数据预处理 | 第25-32页 |
| ·FY-2C 气象卫星 | 第25-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 3 基于 BP 神经网络的云分类 | 第34-49页 |
| ·BP 神经网络的原理 | 第34-40页 |
| ·BP 神经网络的算法 | 第34-39页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第39-40页 |
| ·实验数据预处理 | 第40-41页 |
| ·BP 网络分类器的实现及结果分析 | 第41-47页 |
| ·BP 算法在 MATLAB 中的实现 | 第41-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·BP 网络分类器的性能 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 4 基于 SOM 神经网络的云分类 | 第49-62页 |
| ·SOM 神经网络分类原理 | 第49-54页 |
| ·自组织特征映射的算法原理 | 第49-53页 |
| ·自组织特征映射网络的设计 | 第53-54页 |
| ·实验数据预处理 | 第54页 |
| ·实验及结果分析 | 第54-60页 |
| ·SOM 网络在 matlab 中的实现 | 第54-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-60页 |
| ·SOM 神经网络聚类性能 | 第60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·改进及展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69-70页 |
| 发表的学术论文 | 第70页 |
