基于T-S模型的FNN降水粒子相态识别方法

李海; 邵海洲; 章涛; 吴仁彪

引用本文:	李海,邵海洲,章涛,吴仁彪. 基于T-S模型的FNN降水粒子相态识别方法[J]. 雷达科学与技术, 2017, 15(6): 607-616.[点击复制]
	. [J]. Radar Science and Technology, 2017, 15(6): 607-616.[点击复制]

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基于T-S模型的FNN降水粒子相态识别方法
李海,邵海洲,章涛,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,天津300300)

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。

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

DOI：

分类号:

基金项目:国家自然科学基金(No.61471365,U1633106,61231017);中国民航大学蓝天青年学者培养经费;中央高校基本科研业务费(No.3122017007)

Abstract:

Key words: