气象领域深度学习知识体系框架及前沿应用

• 作者: 李社宏
• 来源期刊: 陕西气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据挖掘 深度学习 卷积神经网络 知识体系框架
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文·技术报告
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TP301|P413
• 字数: 4967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4354.2018.01.004

摘要

介绍了数据挖掘、机器学习和深度学习的概念和相互关系,按照整体性学习理论建立了气象领域深度学习知识体系框架,简要介绍了当前主流的深度学习框架工具Caffe和TensorFlow,以及深度学习在气象领域的几个前沿应用,最后提出了推进深度学习技术在气象领域研究应用应当重视的三个关键环节.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李社宏		11	152	7.0	11.0