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公开(公告)号：CN106228197A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610678002.5
申请日：2016-08-15
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/6274 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应极限学习机的卫星图像云量识别方法，首先利用云图历史数据训练极限学习机神经网络，然后通过KNN算法找出测试样本的k个近邻，将k个近邻的算术平均值作为神经网络的输入，得到分类结果，最后采用空间相关方法计算云图上的总云量。本发明克服了传统技术中神经网络的输入数据零散、结果误差大的缺陷。
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公开(公告)号：CN107529647B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201611107944.4
申请日：2016-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN107529647A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201611107944.4
申请日：2016-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN205543226U
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201620304633.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型公开了应用于超宽带穿墙雷达系统的Vivaldi天线，包括介质基板，还包括设置在介质基板上的第一引向器、第二引向器、第一辐射单元、第二辐射单元和巴伦结构；第一引向器和第二引向器互相对称的连接，第一辐射单元和第二辐射单元互相对称，巴伦结构分别连接第一辐射单元和第二辐射单元，第一辐射单元的中部有第一槽孔，第二辐射单元的中部有第二槽孔；巴伦结构用于为第一辐射单元和第二辐射单元提供阻抗匹配。本实用新型具有超宽带的特点，更好地满足穿墙成像雷达系统的需求，提高了增益，也改善了定向辐射的能力。
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