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1. 基于模糊C均值的低空风切变预警算法

熊兴隆, 杨立香, 马愈昭, 庄子波

计算机应用 2018, 38 (3): 655-660. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081942

摘要（454）

PDF （978KB）（438）

针对新一代多普勒天气雷达CINRAD在径向或切向检测风切变时容易丢失小切变的问题，提出了一种基于模糊C均值（FCM）的低空风切变预警算法用于阵风锋和龙卷风引起的风切变识别中。该算法的核心思想是运用8邻域系统，根据风速梯度识别不同程度切变，从而实现高切变及低切变预警。首先，采用全变分（TV）模型对雷达速度基数据进行去噪，同时保持速度基数据的细节特征；其次，采用每个速度基数据及其8邻域系统分别对应的速度值依次与4个方向模板卷积，获取4个方位速度梯度值；然后，采用FCM算法将梯度值分为高低两类，实现不同强度的风切变预警。采用武汉暴雨研究所提供的实测基数据进行测试和验证，能较为准确地识别出小切变。实验结果表明，该算法检测出来的风切变在定位精度和边缘识别两个方面均优于基于径向或切向的风切变识别算法，这对判断风切变的位置和强度以及分析不同天气引起的风切变具有重要指导意义。

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2. 基于小波矩的改进遗传算法风切变识别

蒋立辉陈红庄子波熊兴隆于岚

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

摘要（488）

PDF （785KB）（342）

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。