典型文献
一种基于朴素贝叶斯分类器的气溶胶类型识别模型
文献摘要：
根据AERONETSGP站的气溶胶光学反演数据,提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的气溶胶分类模型,以气溶胶单次散射反照率、复折射率指数等作为输入变量识别了该地区5种类型的气溶胶,分析了不同类型气溶胶的光学特性.所提模型基于学习训练集样本的类别概率分布生成分类器模型,进而预测出测试集样本的类别.在此基础上,将所提模型应用于SGP站气溶胶类型的季节分布差异特性分析,实验结果符合该地区的气候环境特征.为研究所提模型分类结果的准确性,利用AERONET站点数据与高光谱分辨率激光雷达廓线数据匹配法建立了气溶胶分类阈值标准.结果表明,相比传统的气溶胶分类算法,所提模型获得的气溶胶分类结果与基于阈值标准确定的结果具有较高的一致性,可为卫星等遥感设备的气溶胶反演提供地面数据支撑.
文献关键词：
大气光学;气溶胶分类;机器学习;朴素贝叶斯分类器;气溶胶特性
中图分类号：
作者姓名：
周妹;常建华;陈思成;孟园园;戴腾飞
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]周妹;常建华;陈思成;孟园园;戴腾飞-.一种基于朴素贝叶斯分类器的气溶胶类型识别模型)[J].光学学报,2022(18):41-49
A类：
AERONETSGP,气溶胶分类
B类：
朴素贝叶斯分类器,气溶胶类型,类型识别,识别模型,分类模型,单次散射反照率,复折射率,光学特性,学习训练,训练集,概率分布,预测出,测试集,模型应用,季节分布,分布差异,合该,气候环境,环境特征,模型分类,高光谱分辨率,激光雷达,数据匹配,匹配法,分类算法,星等,地面数据,大气光学,气溶胶特性
AB值：
0.253209
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