本文主要研究内容
作者魏鸣,管理,梁学伟,秦南南（2019）在《基于支持向量机的雷达地物回波识别研究》一文中研究指出：多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别雷达地物杂波的方法,2013年6—8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。
Abstract
duo pu le tian qi lei da tan ce guo cheng zhong de fei qi xiang yin zi hui xian zhe ying xiang lei da zi liao de ding liang hua ying yong ,zai lei da ji shu ju de ying yong qian xu dui lei da zi liao jin hang yi zhi de wu za bo 、qu ju li she die he tui su du mo hu deng zhi liang kong zhi 。ben wen zai xian you de zi dong shi bie de wu hui bo fang fa de ji chu shang ,di chu le ji yu zhi chi xiang liang ji (Support Vector Machine,SVM)shi bie lei da de wu za bo de fang fa ,2013nian 6—8yue dui an qing he chang zhou liang de de CINRAD/SAlei da guan ce zi liao jin hang lei da de wu hui bo shi bie ,bing jiang ji yu yun yong ren gong shen jing wang lao (Artificial Neural Networks,ANNs)shi bie de jie guo jin hang dui bi ,jie guo biao ming zhi chi xiang liang ji fang fa neng gou qu de geng hao de xiao guo 。zai de wu 、jiang shui hui bo zong yang ben shi bie he de wu hui bo shi bie fang mian geng wei you xiao ;jiang shui hui bo de wu pan fang mian ,shen jing wang lao lve you yu zhi chi xiang liang ji ,dan liang zhe cha yi bu da ,dou jiang jiang shui hui bo de wu pan lv kong zhi zai le yi ge jiao xiao de fan wei nei ;ling wai zhi chi xiang liang ji fang fa jiao zhi shen jing wang lao fang fa dui yu xun lian yang ben shu mu de yi lai xing jiao xiao ,zai xun lian yang ben jiao shao shi ,zhi chi xiang liang ji fang fa reng neng bao chi you xiao de shi bie xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自大气科学学报的魏鸣,管理,梁学伟,秦南南，发表于刊物大气科学学报2019年04期论文，是一篇关于地物回波论文,神经网络论文,支持向量机论文,大气科学学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自大气科学学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：地物回波论文; 神经网络论文; 支持向量机论文; 大气科学学报2019年04期论文;