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模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法

董浩楠 焦瑞莉 黄敏松

现代电子技术2022,Vol.45Issue(12):143-148,6.
现代电子技术2022,Vol.45Issue(12):143-148,6.DOI:10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.12.026

模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法

Method of cloud particle shape automatic recognition based on BP neural network optimized by simulated annealing algorithm

董浩楠 1焦瑞莉 1黄敏松2

作者信息

  • 1. 北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101
  • 2. 中国科学院大气物理研究所 云降水物理与强风暴重点实验室,北京 100029
  • 折叠

摘要

关键词

云粒子成像仪/自动识别/云粒子形状/形状识别/BP神经网络/分类模型/模拟退火算法

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

董浩楠,焦瑞莉,黄敏松..模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法[J].现代电子技术,2022,45(12):143-148,6.

基金项目

国家自然科学基金青年科学基金项目:基于高分辨率云粒子成像仪(CPI)的混合相态云中过冷液滴测量方法研究(41705142) (CPI)

国家自然科学基金项目:机载云降水粒子成像仪(CIP,PIP)的数据处理方法研究及其应用(41775166) (CIP,PIP)

北京信息科技大学其他纵向项目:机载云降水粒子成像仪(CIP,PIP)的数据处理软件测试(9141924103) (CIP,PIP)

现代电子技术

OACSTPCD

1004-373X

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