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短時強降水、大風(fēng)等強對流夭氣危害巨大，對其進(jìn)行自動識別存在相當(dāng)大的技術(shù)困難。提岀一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強對流夭氣智能識別模型，以雷達(dá)回波圖像和表征囯波移動路徑的光流圖像作為輸λ，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)，尋求雷達(dá)圖像與¨是否發(fā)生強對流天氣”之間的函教映射關(guān)系;并運用數(shù)據(jù)集増強、代價函教優(yōu)化和模型泛化性能優(yōu)化等技術(shù)，解決了訓(xùn)練樣本的不均衡問題，避免了模型訓(xùn)練過程陷λ局部極值的問題。實驗結(jié)果表眀，該方法對強對流夭氣識別的準(zhǔn)確率達(dá)到96%，誤報率低于60%。該方法也適用于對下?lián)舯┝鞯葹?zāi)害性天氣的自動識別。
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