基于Himawari图像的卷积神经网络模型Googlenet对积雨云形成的分类

Mohammad Rizal Abidin, None Dian candra Rini Novitasari, None Hani Khaulasari, None Fajar Setiawan
{"title":"基于Himawari图像的卷积神经网络模型Googlenet对积雨云形成的分类","authors":"Mohammad Rizal Abidin, None Dian candra Rini Novitasari, None Hani Khaulasari, None Fajar Setiawan","doi":"10.24002/jbi.v14i02.7417","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Awan Cumulonimbus (Cb) merupakan awan yang berbahaya bagi banyak aktivitas manusia. Untuk mengurangi efek tersebut diperlukan sistem untuk mengklasifikasikan pembentukannya. Pembentukan awan Cb dapat dilihat pada citra Himawari-8 IR. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem klasifikasi formasi awan Cb dengan citra Himawari-8 IR Enhanced menggunakan metode CNN model GoogleNet. Total data yang akan digunakan sebanyak 2.026 data citra. Pengujian parameter dilakukan pada model CNN GoogleNet pada penelitian ini yaitu rasio sebaran data 90:10 dan 80:20. Probabilitas drop out 0,6; 0,7; dan 0,8. dan batch size 8, 16, 32, dan 64. Uji coba yang dilakukan pada penelitian ini menghasilkan nilai sensitivitas 100,00%, akurasi 99,00%, dan spesifisitas 99,60% yang diperoleh dari distribusi data eksperimen sebesar 90:10, probabilitas 0,8 dan ukuran batch 8.","PeriodicalId":499081,"journal":{"name":"Jurnal Buana Informatika","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Classification of Cumulonimbus Cloud Formation based on Himawari Images using Convolutional Neural Network model Googlenet\",\"authors\":\"Mohammad Rizal Abidin, None Dian candra Rini Novitasari, None Hani Khaulasari, None Fajar Setiawan\",\"doi\":\"10.24002/jbi.v14i02.7417\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Awan Cumulonimbus (Cb) merupakan awan yang berbahaya bagi banyak aktivitas manusia. Untuk mengurangi efek tersebut diperlukan sistem untuk mengklasifikasikan pembentukannya. Pembentukan awan Cb dapat dilihat pada citra Himawari-8 IR. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem klasifikasi formasi awan Cb dengan citra Himawari-8 IR Enhanced menggunakan metode CNN model GoogleNet. Total data yang akan digunakan sebanyak 2.026 data citra. Pengujian parameter dilakukan pada model CNN GoogleNet pada penelitian ini yaitu rasio sebaran data 90:10 dan 80:20. Probabilitas drop out 0,6; 0,7; dan 0,8. dan batch size 8, 16, 32, dan 64. Uji coba yang dilakukan pada penelitian ini menghasilkan nilai sensitivitas 100,00%, akurasi 99,00%, dan spesifisitas 99,60% yang diperoleh dari distribusi data eksperimen sebesar 90:10, probabilitas 0,8 dan ukuran batch 8.\",\"PeriodicalId\":499081,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Buana Informatika\",\"volume\":\"67 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-10-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Buana Informatika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24002/jbi.v14i02.7417\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Buana Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24002/jbi.v14i02.7417","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

积雨云是一种对许多人类活动有害的云。为了减少效果,需要系统对其编队进行分类。在其8 - IR的图像中可以看到Cb的形成云。这项研究的目的是建立一种Cb云分类系统,其himawari8 IR的特点是使用CNN模型GoogleNet的方法对其进行分类。总数据将使用2026个图像数据。测试参数是在CNN的GoogleNet模型上进行的,研究对象是90:10和80:20的比率。概率下降0.6;70;和0.8。第8、16、32和64批。在这项研究中进行的测试显示,敏感性为10000%,准确率为99.00%,从实验数据分布为90:10,概率为0.8和批次大小为8批次。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Classification of Cumulonimbus Cloud Formation based on Himawari Images using Convolutional Neural Network model Googlenet
Awan Cumulonimbus (Cb) merupakan awan yang berbahaya bagi banyak aktivitas manusia. Untuk mengurangi efek tersebut diperlukan sistem untuk mengklasifikasikan pembentukannya. Pembentukan awan Cb dapat dilihat pada citra Himawari-8 IR. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem klasifikasi formasi awan Cb dengan citra Himawari-8 IR Enhanced menggunakan metode CNN model GoogleNet. Total data yang akan digunakan sebanyak 2.026 data citra. Pengujian parameter dilakukan pada model CNN GoogleNet pada penelitian ini yaitu rasio sebaran data 90:10 dan 80:20. Probabilitas drop out 0,6; 0,7; dan 0,8. dan batch size 8, 16, 32, dan 64. Uji coba yang dilakukan pada penelitian ini menghasilkan nilai sensitivitas 100,00%, akurasi 99,00%, dan spesifisitas 99,60% yang diperoleh dari distribusi data eksperimen sebesar 90:10, probabilitas 0,8 dan ukuran batch 8.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Perbandingan Pytesseract dan Template Matching Untuk Otomatisasi Input Data KTP Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Metode Deep Learning BERT Classification of Cumulonimbus Cloud Formation based on Himawari Images using Convolutional Neural Network model Googlenet Moving Average untuk Prediksi Harga Saham dengan Linear Regression Analisis Usability Web SIATMA dengan Metode Heuristic Evaluation dan System Usability Scale
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1