...
首页> 外文期刊>Oceanology >Application of Machine Learning Methods to the Solar Disk State Detection by All-Sky Images over the Ocean
【24h】

Application of Machine Learning Methods to the Solar Disk State Detection by All-Sky Images over the Ocean

机译:机器学习方法在海洋中全天图像的太阳能磁盘状态检测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

A new approach to automatic solar disk state detection by all-sky images using machine learning methods is developed and implemented. The efficiency of the most widely used machine learning algorithms is analyzed. The effect of reducing the dimensionality of the feature space on the classification accuracy is estimated. The multilayer artificial neural network model has shown the best accuracy in terms of the true score. The operation result demonstrates the effectiveness of machine learning methods applied to solar disk state detection by all-sky images.
机译:开发并实现了使用机器学习方法的全天图像自动太阳能磁盘状态检测的新方法。 分析了最广泛使用的机器学习算法的效率。 估计了降低特征空间的维度对分类准确度的影响。 多层人工神经网络模型在真实分数方面显示了最佳准确性。 操作结果展示了所有天空图像应用于太阳能磁盘状态检测的机器学习方法的有效性。

著录项

  • 来源
    《Oceanology》 |2017年第2期|共5页
  • 作者

    Krinitskiy M. A.;

  • 作者单位

    Russian Acad Sci Inst Oceanol Moscow Russia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 海洋学;
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号