基于RBF神经网络的航海雷达图像反演海面风速方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF神经网络的航海雷达图像反演海面风速的方法，属于利用遥感手段反演海洋面风速领域。基于RBF神经网络的航海雷达图像反演海面风速方法，所述发明包含航海雷达图像数据预处理、RBF神经网络输入层构建、RBF神经网络模型确定和海面风速信息提取四个部分。海面风速反演过程是基于单隐层RBF神经网络训练得到的模型完成的，RBF神经网络输入层样本采用海面风场能量谱、传感器信息及海况信息的归一化结果构建；同时提出应用减聚类算法,根据输入样本的密度指标及聚类判断条件确定神经网络确定隐层单元数和基函数的中心及扩展常数，利用递推最小二乘获得网络输出层连接权值。