基于过完备字典稀疏表示的云分类研究

摘要

针对目前云类别自动识别方法较少的问题,提出了一种基于过完备字典稀疏表示的云分类的新方法.该方法用不同的云类型样本去建立自适应的过完备字典,提取字典特征,设计稀疏分类器,确定样本的云类型.仿真分析结果显示,本方法识别Ca,Cs&Cd,As&Ac,Ns&Cu,Cb云类型的准确率分别为100%,63.5%,90.3%,94.1%,98.2%,全局分类准确率为89.2%,优于支持向量机分类器和传统的稀疏表示分类器.