一种基于模糊神经网络–模糊C均值聚类的双偏振气象雷达降水粒子分类方法

李海; 任嘉伟; 尚金雷

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一种基于模糊神经网络–模糊C均值聚类的双偏振气象雷达降水粒子分类方法

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对于地杂波存在情况下的降水粒子分类问题,传统方法在不同的天气及环境条件下会产生较大分类误差.该文提出一种基于模糊神经网络(FNN)-模糊C均值聚类(FCM)算法的双偏振气象雷达降水粒子分类方法.该方法首先利用双偏振气象雷达在晴空模式下接收的地杂波数据训练FNN,自适应地计算地杂波各偏振参量隶属函数的参数,然后利用训练得到的地杂波隶属函数对降水模式下的地杂波进行抑制,最后采用模糊C均值聚类算法对地杂波抑制后的回波进行降水粒子分类.对实测数据的处理结果表明,该方法能够有效地抑制地杂波并获得较为精细的降水粒子分类结果.

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来源
《电子与信息学报》 |2019年第4期|809-815|共7页
作者
李海; 任嘉伟; 尚金雷;
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作者单位

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类农业雷达、气象雷达;
关键词
双偏振气象雷达; 降水粒子分类; 地杂波; 模糊神经网络; 模糊C均值聚类;

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