《表5 CNN与经典算法分类精度对比》

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《风云四号卫星东南沿海热带气旋强度深度学习估算》

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为了更好地评估文中提出的方法，采用相同的数据集和特征，分别利用最近邻法KNN(k-Nearest Neighbor）、负反馈神经网络BPNN(Error Back Propagation Neural Network）、多元线性回归MLR(Multiple Linear Regression）、支持向量机SVM(Support Vector Machine）等经典分类算法进行了分类试验，结果见表5。其中Overall(OA）代表总体分类精度、OA1代表白天总体分类精度，OA2代表夜间总体分类精度。从表5中可以看出CNN算法在台风强度等级分类上精度均在95%以上，比其他模式识别算法高出7—16个百分点，而且无论是整体分类精度还是白天和夜间分类精度，CNN均优于经典算法。