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新疆地区冰雹预测的模型设计研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1. 绪论第8-15页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外相关研究进展综述第9-13页
        1.2.1 冰雹识别与预测的研究现状第10-11页
        1.2.2 细胞神经网络的发展与研究现状第11-13页
    1.3 本文研究内容及研究方法第13-15页
        1.3.1 主要研究内容第13页
        1.3.2 研究方法第13-15页
2. 五阶细胞神经网络的稳定性第15-23页
    2.1 细胞神经网络(CNN)第15-16页
    2.2 五阶CNN边缘探测第16-19页
    2.3 模拟仿真第19-20页
    2.4 结果分析与检验第20-22页
        2.4.1 结果分析第20-21页
        2.4.2 结果检验第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3. 形态学雹云识别指标第23-31页
    3.1 K-means聚类第23-24页
        3.1.1 RGB模型到Lab模型的转换第23页
        3.1.2 K-means聚类算法第23-24页
    3.2 雹云单体特征提取算法第24-28页
        3.2.1 图像预处理第24页
        3.2.2 色彩分区第24-26页
        3.2.3 五阶CNN算法对轮廓的提取第26-27页
        3.2.4 判别指标设计第27-28页
    3.3 仿真及结果分析第28-30页
    3.4 本章小结第30-31页
4. 基于新疆地区雹云雷达反射率图像的地域性分析第31-39页
    4.1 新疆地区雹云形成的地理分布规律第32页
    4.2 气象雷达基本反射率第32-33页
    4.3 雷达反射率图的强度特征第33-35页
        4.3.1 强度特征第33-34页
        4.3.2 各强度的一阶统计测度第34-35页
        4.3.3 图像纹理的二阶统计特征第35页
    4.4 雹云反射率图像的强度特征第35-37页
    4.5 聚类分析第37-38页
    4.6 本章小结第38-39页
5. 新疆石河子地区雹云图像识别第39-46页
    5.1 Fisher判别第39-41页
    5.2 判别模型第41-43页
    5.3 对比分析第43-45页
    5.4 结论第45-46页
6. 结论与展望第46-48页
    6.1 结论第46-47页
    6.2 研究不足与展望第47-48页
参考文献第48-52页
攻读硕士学位期间发表论文以及科研情况第52-53页
致谢第53页

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