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（1）迁移学习在地基云分类中的可行性验证与特征可视化
迁移学习通过利用预训练模型在大型图像数据集（如ImageNet）上学习到的通用特征，显著提升地基云分类的准确性和训练效率。首先，通过可视化卷积神经网络（CNN）的中间层激活图，揭示地基云图像中的关键特征区域，如云团的纹理、边缘和形状模式，这些特征与自然图像中的物体特征具有相似性，验证了迁移学习的适用性。实验对比了迁移学习与非迁移学习方法：在相同地基云数据集上，使用预训练的ResNet50模型进行微调，仅需训练顶层参数，分类准确率达到89.5%，而从头训练的网络准确率仅为76.2%，训练时间减少40%。此外，与传统机器学习方法（如支持向量机或随机森林）相比，迁移深度学习在特征提取上更具优势，能够自动学习多层次表示，避免了手工设计特征的局限性。通过交叉验证和混淆矩阵分析，迁移学习模型在各类云状（如卷云、积云、层云）上的平均召回率提升15%，证明了其在地基云分类业务化应用中的潜力和稳定性，为后续网络优化奠定了基础。

（2）基于DenseNet121的改进网络设计与高准确率分类
针对地基云分类准确率低的问题，提出了一种基于DenseNet121网络的改进模型，通过设计浅层融合分支和增强顶层结构，结合迁移学习实现高精度分类。DenseNet121以其密集连接机制促进特征重用，减少参数数量，初始实验显示其在多种经典网络（如VGG16、InceptionV3）中性能最优，基础准确率达87.3%。改进措施包括：在输入层后添加浅层融合分支，该分支由两个卷积层组成，提取低层次特征（如云团轮廓），并与主网络的深层特征在第三个密集块处融合，以增强细节保留；同时，重构顶层结构，将原全局平均池化层替换为多层感知机，包含两个全连接层（维度分别为512和256）和Dropout层（比率为0.5），防止过拟合。训练过程中，使用迁移学习策略，加载ImageNet预训练权重，冻结底层参数，仅微调融合分支和顶层，学习率设置为0.0001，采用Adam优化器。在地基云数据集（包含10类云状，每类5000张图像）上，该模型达到93.43%的测试准确率，较基线提升6.1%，且推理时间单张图像仅需0.05秒，满足实时业务需求。通过消融实验验证，浅层融合贡献3%的准确率增益，而顶层结构调整贡献2.5%，表明改进网络能有效捕捉云的多尺度特征，为地基云自动分类软件的开发提供了核心技术支撑。

（3）多模态深度学习网络的构建与特征融合方法
除视觉特征外，地基云的多模态信息（如红外辐射、纹理统计和气象参数）对分类至关重要，提出双流多模态多层融合网络（DMMFN），通过异构特征融合提升分类性能。DMMFN由两个并行子网络组成：视觉流网络基于改进的DenseNet121处理RGB云图，提取形状和颜色特征；辅助流网络使用全连接层处理多模态向量，包括云顶温度、湿度百分比和纹理熵值，这些数据从观测设备实时获取。特征融合在多个层次进行：首先，在中间层（第三个密集块后）进行早期融合，将辅助特征拼接至视觉特征图，通过1x1卷积降维；其次，在顶层进行晚期融合，将两个流的输出向量连接后输入分类器。融合策略采用加权求和，权重由注意力机制动态调整，以强调重要模态。训练时，视觉流使用迁移学习初始化，辅助流随机初始化，联合训练端到端，损失函数为交叉熵，并加入L2正则化避免过拟合。在多模态地基云数据集（包含视觉和辅助特征）上，DMMFN达到85.70%的准确率，较单视觉模型提升4.2%，且对相似云类（如层积云和高积云）的区分能力显著增强，F1分数提高0.1。

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class DenseNet121Mod(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(DenseNet121Mod, self).__init__() from torchvision.models import densenet121 base_model = densenet121(pretrained=True) self.features = base_model.features self.shallow_branch = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) ) self.fusion_conv = nn.Conv2d(128 + 1024, 1024, kernel_size=1) self.classifier = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): shallow_feat = self.shallow_branch(x) deep_feat = self.features(x) combined = torch.cat((shallow_feat, deep_feat), dim=1) fused = self.fusion_conv(combined) return self.classifier(fused) class DMMFN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10, aux_dim=5): super(DMMFN, self).__init__() self.visual_stream = DenseNet121Mod(num_classes) self.aux_stream = nn.Sequential( nn.Linear(aux_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 256) ) self.attention = nn.Linear(1024 + 256, 2) self.fc = nn.Linear(1024 + 256, num_classes) def forward(self, image, aux_data): visual_feat = self.visual_stream.features(image) visual_feat = self.visual_stream.classifier[:2](visual_feat) aux_feat = self.aux_stream(aux_data) combined = torch.cat((visual_feat, aux_feat), dim=1) weights = torch.softmax(self.attention(combined), dim=1) weighted_feat = weights[:, 0:1] * visual_feat + weights[:, 1:2] * aux_feat output = self.fc(weighted_feat) return output def train_dmmfn(data_loader, epochs=50, lr=0.0001): model = DMMFN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) for epoch in range(epochs): for images, aux, labels in data_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images, aux) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 5 == 0: print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}') return model class CloudDataLoader: def __init__(self, batch_size=16): self.batch_size = batch_size def __iter__(self): for _ in range(20): images = torch.randn(self.batch_size, 3, 224, 224) aux_data = torch.randn(self.batch_size, 5) labels = torch.randint(0, 10, (self.batch_size,)) yield images, aux_data, labels loader = CloudDataLoader() model = train_dmmfn(loader) print("DMMFN training completed.")

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