基于BP神经网络的雪花形状分类研究

• 作者: 宋世坤 王书海
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: BP神经网络 特征提取 形状特征参数 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 109-110
• 页数: 2页
• 字数: 1747字
• 语种: 中文

摘要

针对气象学科基础研究中的雪花形状分类问题,文章提出一种基于BP神经网络的雪花形状分类方法.首先对雪花图像进行图像预处理并提取雪花的轮廓特性;在此基础上利用雪花轮廓得到雪花的纵横轴比、矩形度、周长凹凸比、面积凹凸比、形状参数以及致密度6种形状特征参数,采取BP神经网络设计分类器.实验表明,该分类器识别率可以达到91.67％,能够为后续研究雪花物理结构与人工干预降雪之间的关系提供可靠数据支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王书海	河北科技大学信息科学与工程学院	15	27	3.0	4.0
2	宋世坤	河北科技大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0