基于深度神经网络的天气智能识别模型
短时强降水、大风等强对流夭气危害巨大，对其进行自动识别存在相当大的技术困难。提岀一种基于深度神经网络的强对流夭气智能识别模型，以雷达回波图像和表征囯波移动路径的光流图像作为输λ，通过神经网络的自学习，寻求雷达图像与¨是否发生强对流天气”之间的函教映射关系;并运用数据集増强、代价函教优化和模型泛化性能优化等技术，解决了训练样本的不均衡问题，避免了模型训练过程陷λ局部极值的问题。实验结果表眀，该方法对强对流夭气识别的准确率达到96%，误报率低于60%。该方法也适用于对下击暴流等灾害性天气的自动识别。
文件下载
评论信息
其他资源
- STM32F405RGT6原理图和PCB库
- Principles_of_Distributed_Database_Systems_3rd_Solutions
- Qt5.9C++开发指南 源码 资源.zip
- Android课程设计——简易闹钟
- SM2算法C语言实现
- zigbee资料
- 使用js实现打印分页的功能（包括页码，表头，表尾）
- 哈夫曼编码译码器 数据结构与算法 课程设计
- jsp在线考试系统外文翻译
- m4300刷bios
- bookStore.rar
- K2P的博通版本固件
- 如何实现云计算网络纵深防御体系.pptx
- Borland C++ builder 6.0 注册机
- L06B Datasheet
- 手写体汉字库自动生成软件设计
- Xshell要继续使用此程序,您必须应用最新的更新或使用新版本，破解方法，nslicense.dll
- c#通过纯代码创建桌面快捷方式、创建程序菜单项、将网页添加到收藏夹
- 旋转编码器的抗抖动计数电路
- 用java实现爬虫抓取网页中的表格数据功能
- java毕业论文--基于MVC设计模式的Java Web应用
- springmvc 增删改查
- 家教服务系统毕业论文
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明