【摘 要】
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基于SA 多普勒天气雷达资料，从其基本反射率、径向速度和谱宽三个基本产品中提取出6 个能反映出它们之间差异的特征参量，并对它们进行概率统计分析，作为BP 神经网络的识别因子。通过建立适当的训练集对神经网络进行训练，从而得到最优的网络结构，再利用测试集对经过训练的网络做进一步测试，对其识别效果进行评判。结果 表明：当神经网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数分别为6、6、2 时，能够对超折射回波达
【机 构】
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福建省泉州市气象局,福建 泉州 362000 福建省气象局,福建 福州 350001
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基于SA 多普勒天气雷达资料，从其基本反射率、径向速度和谱宽三个基本产品中提取出6 个能反映出它们之间差异的特征参量，并对它们进行概率统计分析，作为BP 神经网络的识别因子。通过建立适当的训练集对神经网络进行训练，从而得到最优的网络结构，再利用测试集对经过训练的网络做进一步测试，对其识别效果进行评判。结果 表明：当神经网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数分别为6、6、2 时，能够对超折射回波达到最优的识别效果。最终通过实际个例对识别效果做再次验证。
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