基于小波矩的改进遗传算法风切变识别

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0898

计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (3): 898-901.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0898

基于小波矩的改进遗传算法风切变识别

蒋立辉¹,²,陈红²,庄子波¹,熊兴隆²,于岚²

1. 中国民航大学民航气象研究所，天津300300
2. 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

收稿日期:2013-09-25 修回日期:2013-11-16 出版日期:2014-03-01 发布日期:2014-04-01
通讯作者: 陈红
作者简介:蒋立辉(1964-)，男，黑龙江齐齐哈尔人，教授，主要研究方向：激光雷达探测、图像处理、光电子；陈红(1989-)，女，江西赣州人，硕士研究生，主要研究方向：模式识别、图像处理；庄子波(1980-)，男，山东潍坊人，讲师，硕士，主要研究方向：数值预报、数据处理；熊兴隆(1962-)，男，陕西户县人，教授，主要研究方向：激光雷达气象探测；于岚(1988-)，女，辽宁锦州人，硕士研究生，主要研究方向：激光雷达气象探测、图像处理。
基金资助:
基于多普勒激光雷达的低空风切变识别及预报算法研究;复杂条件下飞行器进近可视导航的基础理论研究课题一“飞行终端区复杂场景建模理论与方法”;中央高校基金

Wind shear recognition based on improved genetic algorithm and wavelet moment

JIANG Lihui¹,²,CHEN Hong²,ZHUANG Zibo¹,XIONG Xinglong²,YU Lan²

1. Civil Aviation Meteorological Institute, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China
2. Tianjin Key Laboratory for Intelligent Signal and Image Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China;

Received:2013-09-25 Revised:2013-11-16 Online:2014-03-01 Published:2014-04-01
Contact: CHEN Hong

摘要/Abstract

摘要：

针对采用三次B样条小波矩提取的低空风切变图像的形状特征，提出了一种改进的遗传算法(GA)用于微下击暴流、低空急流、侧风以及顺逆风4种风切变的类型识别中。该算法中自适应交叉概率仅考虑了进化代数的影响，而变异概率强调个体与群体适应度的作用，使得在均匀把握群体演变方向时，极大程度地丰富种群的多样性。对由此改进算法选取的最优特征子集，采用三阶近邻分类器进行分类识别。实验结果表明，该自适应遗传算法操作方向性强，能快速收敛到全局最优解，稳定地提取出最优特征子集，最终使低空风切变的平均识别率达到97%以上,获取了较好的识别效果。

关键词: 小波矩, 风切变, 形状特征, 遗传算法, 类型识别

Abstract:

According to the shape features of wind shear images extracted by wavelet invariant moment based on cubic B-spline wavelet basis, an improved Genetic Algorithm (GA) was proposed to apply to the type recognition of microburst, low-level jet stream, side wind shear and tailwind-or-headwind shear. In the improved algorithm, the adaptive crossover probability only considered the number of generation and mutation probability just emphasized the fitness valve of individuals and group, so that it could control the evolution direction uniformly, and greatly maintain the population diversity simultaneously. Lastly, the best feature subset chosen by the improved genetic algorithm was fed into 3-nearest neighbor classifier to classify. The experimental results show that it has a good direction and be able to rapidly converge to the global optimal solution, and then steadily chooses the critical feature subset in order to obtain a better performance of wind shear recognition that the mean recognition rate can reach more than 97% at last.

Key words: wavelet moments, wind shear, shape features, genetic algorithm, type recognition

中图分类号:

TP391.413

蒋立辉陈红庄子波熊兴隆于岚. 基于小波矩的改进遗传算法风切变识别[J]. 计算机应用, 2014, 34(3): 898-901.

JIANG Lihui CHEN Hong ZHUANG Zibo XIONG Xinglong YU Lan. Wind shear recognition based on improved genetic algorithm and wavelet moment[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(3): 898-901.

[1]	张闻强, 邢征, 杨卫东. 基于多区域采样策略的混合粒子群优化求解多目标柔性作业车间调度问题[J]. 计算机应用, 2021, 41(8): 2249-2257.
[2]	张盟, 郭健全. 需求和回收不确定的闭环供应链渠道结构选择[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2100-2107.
[3]	杨震, 马健霄, 王宝杰. 设置待行区条件下双环相位信号配时优化模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2108-2112.
[4]	李进, 王凤, 杨沈宇. 换电模式下电动车货运路径优化模型与算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1792-1798.
[5]	李舒仪, 韩晓龙. 海铁联运港口混合作业模式下轨道吊与集卡协同调度[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1506-1513.
[6]	周美玲, 陈淮莉. 基于负荷平衡的电动汽车模糊多目标充电调度算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1192-1198.
[7]	王彬溶, 谭代伦, 郑伯川. 基于旅行商问题转化和遗传算法求解汽配件喷涂顺序[J]. 计算机应用, 2021, 41(3): 881-886.
[8]	马晓梅, 何非. 基于改进遗传算法的标签印刷生产调度技术[J]. 计算机应用, 2021, 41(3): 860-866.
[9]	黄书召, 田军委, 乔路, 王沁, 苏宇. 基于改进遗传算法的无人机路径规划[J]. 计算机应用, 2021, 41(2): 390-397.
[10]	张阳, 王小宁. 基于Word2Vec词嵌入和高维生物基因选择遗传算法的文本特征选择方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3151-3155.
[11]	黄晓祥, 胡咏梅, 吴丹, 任力杰. 基于变分自编码器的异常颈动脉早期识别和预测[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3082-3088.
[12]	杨华龙, 王美玉, 辛禹辰. 横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3040-3048.
[13]	陈桢, 钟一文, 林娟. 求解0-1背包问题的混合贪婪遗传算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 87-94.
[14]	王永航, 张天宇, 郑红星. 考虑恶劣天气的班轮多阶段重调度方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 286-294.
[15]	李华峰, 黄樟灿, 张蔷, 湛航, 谈庆. 求解需求可拆分车辆路径问题的改进的金字塔演化策略[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 300-306.

基于小波矩的改进遗传算法风切变识别

Wind shear recognition based on improved genetic algorithm and wavelet moment

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics