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 发布日期:2014-04-01 出版日期:2014-03-01
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:2014-04-01 Published:2014-03-01
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.

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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

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