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摘 要:本发明涉及一种基于多层无监督稀疏学习网络的云图云量计算方法,首先利用前向逐层稀疏自动编码机对图片进行无监督的逐层特征编码得到高阶语义信息,然后利用高阶语义信息将云图分为厚云、薄云及晴空,最后利用“空间相关法”计算云图中的总云量。本发明比传统卫星云图云量计算的准确度高,并且相同硬件条件下样本训练的时间和云量计算的时间得到很大的缩减。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201611107944.4 | 专利名称: | 一种基于多层无监督稀疏学习网络的云图云量计算方法 |
申请日: | 2016-12-02 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |