基于多尺度卷积特征融合的台风等级分类模型

基于多尺度卷积特征融合的台风等级分类模型

论文摘要

为提高卷积神经网络对图像多尺度变化的感知能力,增加网络的尺度不变性,提出一种基于多尺度卷积特征融合的台风等级分类模型。在卷积神经网络中添加多尺度感知层,对卷积特征进行多尺度感知并进行级联。将多尺度正则化项添加到损失函数中,通过反向传播来最小化隐含层权重的残差,优化模型的特征提取能力。最后将多尺度高层语义特征通过Softmax分类层归一化成各图像类别的概率值,取最大概率值为最后图像的分类结果。为有效验证本模型的多尺度感知能力,选用红外卫星台风云图作为数据集,实验结果表明,本模型能有效感知并提取台风云图的局部特征,并在两个通用数据集MNIST和CIFAR-10上验证了本模型的泛化能力。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 卷积神经网络
  •   2.1 卷积和池化层
  •   2.2 损失函数
  • 3 MS-TyCNN模型
  •   3.1 数据预处理阶段
  •   3.2 图像分类阶段
  •     3.2.1 网络结构
  •     3.2.2 多尺度感知层
  •     3.2.3 尺度不变性损失函数
  • 4 实验结果与分析
  •   4.1 台风云图数据集
  •   4.2 仿真实验
  •     4.2.1 实验结果分析
  •     4.2.2 泛化性实验
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 卢鹏,邹佩岐,邹国良

    关键词: 大气光学,台风等级分类,卷积神经网络,多尺度特征,尺度不变损失函数

    来源: 激光与光电子学进展 2019年16期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 气象学,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 上海海洋大学信息学院

    基金: 国家自然科学基金(41501419)

    分类号: TP183;TP391.41;P444

    页码: 9-15

    总页数: 7

    文件大小: 1174K

    下载量: 200

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