基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法

摘要

本发明公开了一种基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法，包括1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络；将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入，将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出；2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。本发明利用反馈型RBF神经网络来反演气溶胶消光系数，通过样本模式的学习将信息之间的内在机制存储在网络中，有效避免了诸多假设带来不确定性，具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性。