基于模糊C均值聚类的云图样本修正与云类自动识别
- 出版年：2005
- 作者：王彦磊；张韧；孙照渤；牛生杰；万齐林；梁建茵
- 单位1：解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系
- 出生年：1979
- 学历：硕士研究生
- 语种：中文
- 作者关键词：模糊C均值聚类方法；云类分割识别；特征空间
- 起始页：219
- 总页数：8
- 经费资助：东南沿海地区云和降水监测分析（参气字2002第35号）；国家自然科学基金项目——西太平洋副热带高压中短期数值预报误差修正研究（40375019）；中国博士后科学基金项目（2004036012）
- 刊名：海洋科学进展
- 是否内版：否
- 刊频：季刊
- 创刊时间：1983
- 主办单位：中国海洋学会；国家海洋局第一海洋研究所
- 主编：袁业立
- 地址：青岛市高新技术区仙霞岭路6号
- 邮编：266061
- 电子信箱：hbhh@china journal.net.cn
- 卷：23
- 期：2
- 期刊索取号：P\226.067\627
- 核心期刊：中文核心期刊；中国科技核心期刊；中国自然科学核心期刊
摘要
基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影，采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域，消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类（FCM）方法在处理上述问题时表现出的局限性，提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法，既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷，又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差，又保持了云类样本的基本特征。基于该判据的分类结果，可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云，分割判别结果符合客观实际。