【摘 要】
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传统的湍流探测方法需要利用经验公式和参数化模型等,公式与模型的正确性大大影响了探测的准确性。基于反向传播(back propagation,BP)神经网络多类分类方法的气象湍流目标探
【机 构】
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上海交通大学航空航天学院,上海民航职业技术学院航空维修系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673270);国家重点基础研究发展规划项目973计划(2014CB744903);上海浦江人才计划(16PJD028);上海市工业强基专项(GYQJ-2017-5-08);上海市科委科研计划项目(17DZ1204304);上海民机试飞工程技术研究中心项目资助课题
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传统的湍流探测方法需要利用经验公式和参数化模型等,公式与模型的正确性大大影响了探测的准确性。基于反向传播(back propagation,BP)神经网络多类分类方法的气象湍流目标探测算法无需借助经验公式和参数化模型,利用神经网络的分类功能,仅通过对大量数据的学习可有效地确立雷达回波与湍流强度之间的关系。仿真结果表明,所提出的方法在进行湍流强度时有可忽略、轻微、中度、强4个等级分类,有良好的准确性,在进行湍流2个等级分类,即判定湍流有无时,准确率将大大提高。理论和实践结果表明,所提出的方法可以有效地进行湍流目标探测。
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