人工智能與專家系統(tǒng)(ppt51頁(yè))-資料下載頁(yè)
2025-02-20 16:10本頁(yè)面
【正文】 數(shù)為連接權(quán)重系數(shù) Uil 、 Wlt 和閥值 Rl、 Sj賦初值。由于訓(xùn)練開始時(shí)誤差常常較大，它們將在以后的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程中自動(dòng)逐步調(diào)節(jié) 02年，我臺(tái)從 3月到 11月接收 T213數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品齊全的共有 159天，用前 109天的資料作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本 訓(xùn)練結(jié)果 ? 經(jīng)過兩萬多次的訓(xùn)練，總體預(yù)報(bào)誤差達(dá)到了。終止訓(xùn)練后。這 109天中共有降水日 27天，其中小雨 20天，中雨 6天，大雨以上降水一次。訓(xùn)練結(jié)束時(shí) 27天降水全部報(bào)出，量級(jí)也全部正確，只是空?qǐng)?bào)兩次小雨過程，歷史擬合率達(dá)到 27/29=93%。 試報(bào)結(jié)果 ? 在試報(bào)的 50天中共有降水 8次 ， 其中大雨 2 次 ， 漏一次 ， 一次報(bào)中雨 。 中雨 3次 ， 報(bào)對(duì) 2次 ， 漏一次 。 3次小雨 ， 一次報(bào)中雨 ， 漏 2次 。另空?qǐng)?bào) 2次小雨 ， 定性準(zhǔn)確率 4/10=40%。 分析與討論 ? 擬合率雖然很高 ， 但試報(bào)準(zhǔn)確率不太理想 。 這可能與樣本少 ， 降水模型過于簡(jiǎn)單 ， 且不分季節(jié)有關(guān) 。 如果增加歷史樣本 ， 分季節(jié) 、 分類型建立降水模型 。 根據(jù)不同模型特點(diǎn) ， 分別找不同的預(yù)報(bào)因子 ， 有可能提高實(shí)際的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率 ? （ BP） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出不象回歸方程是線性關(guān)系 ， 而是非線性的 。 因此 ， 因子的選好比較困難 ， 沒有較好的數(shù)學(xué)方法 ， 所以采用建降水模式的方法 ， 找物理意義較明確的因子 。但不同的預(yù)報(bào)員可能選擇的不同因子 。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像解譯中的應(yīng)用 ? 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）的分類聚合技術(shù)的進(jìn)行了黃河下游灘區(qū)淹沒面積遙感影像自動(dòng)解譯的應(yīng)用研究，案例研究中選用 2023年 7月、 2023年 6月、 2023年6月黃河下游灘區(qū)雷達(dá)衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行了模型訓(xùn)練和測(cè)試。 數(shù)據(jù)訓(xùn)練與分析 淹沒區(qū)內(nèi)空間像素的分類 ? 圖 2a中像元的值是原始影像（圖 2c）各個(gè)像元的灰度值（叢 0到 255），圖 2右邊給出了由遙感專業(yè)人員目視解譯分類成果，圖 2b中的數(shù)字是洪水區(qū)或者非洪水區(qū)的分類符號(hào)，這個(gè)分類符號(hào) 0，表示該像元屬于非洪水區(qū)；符號(hào) 255，表示該像元屬于洪水區(qū)。圖 2a作為輸入值、圖 2b作為輸出值組成了用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將用于分類。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 SAR圖像 從 2023年的數(shù)據(jù)中選擇典型區(qū)間（ 128*128個(gè)像元，如圖 4b所示）。如圖 4a所示是訓(xùn)練獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥壿?，通過自動(dòng)優(yōu)選（循環(huán)值 500、循環(huán)誤差為、學(xué)習(xí)速度 、動(dòng)量 ）獲得隱蔽層（ 3個(gè)節(jié)點(diǎn)）。源影像、由專家生成的訓(xùn)練集，以及影像分類結(jié)果分別如圖 4b、 4c、 4d所示。 模型測(cè)試結(jié)果 模型訓(xùn)練后分別選擇 2023年 6月 22日和 2023年 7月 24日的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖所示。 該研究中實(shí)例數(shù)為 819200，正確分類的為805134 (%)；洪水區(qū)的實(shí)例為 117248，正確分類的為 111210(%)。 Thanks. 演講完畢，謝謝觀看！
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