基于深度学习的地基云图识别技术--聚文网

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内容简介

光伏发电作为新能源领域重要组成部分，发展十分迅速，为实现“双碳”目标奠定了坚实基础。基于这样的时代背景与技术需求，地基云图识别技术，特别是融合了深度学习技术的创新应用，不仅能够有效提升光伏发电功率预测的准确性，为电网调度提供更为可靠的决策依据，还能在天文望远镜观测站选址等领域发挥重要作用，优化观测条件，提升科研效率。本书全面、系统介绍了基于深度学习的地基云图识别技术，共10章，主要内容包括地基云图概述、深度学习与图像识别概述、基于改进CloudRVE的地基云图分类方法、基于增强全卷积神经网络EFCN的地基云图分割方法、基于云编码-解码网络CloudU-Nt的地基云图分割方法、基于双通道注意力云编码-解码网络的地基云图分割方法、基于残差注意力云编码-解码网络的地基云图分割方法、基于CloudFU-Net的地基云图细粒度分割方法、基于CloudSwinNet的地基云图细粒度分割方法、总结与展望。本书适用于光伏功率预测、天文望远镜选址等领域，可作为高等院校、电网公司、发电公司、研究院所、科技公司等相关人员的参考书。

前言
缩略词注释表
绪论1
第1章地基云图概述4
1.1地基全天空成像设备发展进程5
1.2地基云图分类研究现状8
1.3地基云图分割研究现状13
第2章深度学习与图像识别概述17
2.1深度学习概述18
2.2卷积神经网络基本原理22
2.3基于卷积神经网络的典型图像识别28
2.4本章小结35
第3章基于改进CloudRVE的地基云图分类方法36
3.1基于CloudRVE的地基云图分类网络37
3.2CloudRVE网络参数配置及训练策略47
3.3地基云图分类实验结果与分析47
3.4讨论及结论60
……

基于深度学习的地基云图识别技术

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