[发明专利]基于流形学习和粗糙集相结合的强对流天气识别方法无效
| 申请号： | 201310115504.3 | 申请日： | 2013-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN103218614A | 公开（公告）日： | 2013-07-24 |
| 发明（设计）人： | 路志英;尹静;朱元勋;马洪民 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/36 | 分类号： | G06K9/36 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 王顕 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于流形学习和粗糙集相结合的强对流天气识别方法，包括步骤一：构建雷达图像特征数据库，步骤二：降低雷达图像特征数据库的维数；步骤三：低维特征数据库的预处理；步骤四：规则挖掘；步骤五：实况天气的智能识别。选用LTSA或LE降维方法对高维雷达图像特征数据库进行降维。本发明的有益效果是：在构建雷达图像特征数据库的基础上，把流形学习算法用于数据降维，并对降维后的数据进行数据预处理，然后进行基于粗糙集理论的数据挖掘，最后把挖掘出的有效规则用于天气实况识别。本发明能高效地处理和利用降维后的数据，并从中挖掘提取出有用的隐含信息，显著地提高了识别的准确率，减少了漏报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流形 学习 粗糙 相结合 对流 天气 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于流形学习和粗糙集相结合的强对流天气识别方法，其特征是：包括步骤一：构建雷达图像特征数据库，步骤二：降低雷达图像特征数据库的维数；步骤三：低维特征数据库的预处理；步骤四：规则挖掘；步骤五：实况天气的智能识别。
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