基于T-S模型的FNN降水粒子相态识别方法

• 作者: 吴仁彪 李海 章涛 邵海洲
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相态识别 T-S模型 模糊神经网络 双线偏振气象雷达 隶属函数
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 607-616
• 页数: 10页
• 分类号: TN959.4
• 字数: 4650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2017.06.006

摘要

提出一种基于T-S(Takagi-Sugeno)模型的模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)降水粒子相态识别方法.该方法建立一种多层前馈的模糊神经网络,在对双线偏振气象雷达接收的偏振参量进行模糊化、规则计算、模糊推理和退模糊处理基础上,利用模糊神经网络误差反馈的思想自适应的调节不同降水类型各偏振参量隶属函数的参数,保证降水粒子相态识别的精度要求.经过实测数据的处理结果证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴仁彪	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	195	1158	14.0	22.0
2	李海	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	52	173	8.0	10.0
3	邵海洲	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	1	2	1.0	1.0
4	章涛	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	15	63	5.0	7.0