[发明专利]一种基于T-S模型的FNN降水粒子相态识别方法

摘要

本发明提供了一种基于T‑S模型的FNN降水粒子相态识别方法。该方法通过建立基于T‑S模型的FNN，首先对双线偏振气象雷达接收的偏振参量进行模糊化、规则计算、模糊推理和退模糊处理，然后利用FNN误差反馈的思想自适应的调节模糊化过程中不同降水粒子相态的各偏振参量隶属函数参数，最后对待识别的降水粒子进行相态识别。本发明提供方法可以根据天气环境的变化，自适应地更新相应隶属函数参数，使系统的识别能力比固定参数时有较大提升，同时识别的结果能更加细致地反映天气情况，仿真实验验证了本方法的有效性。

主权项

一种基于T‑S模型的FNN降水粒子相态识别方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：1)建立FNN模型前件网络，以双线偏振气象雷达的各项偏振参量数据作为FNN模型前件网络的输入值，计算连接权值的S1阶段；2)建立FNN模型后件网络，根据T‑S模型，利用步骤1)获得的连接权值计算模糊推理结果的S2阶段；3)建立FNN模型反馈网络，利用步骤2)获得的模糊推理结果，自适应更新步骤1)中建立的FNN模型前件网络中隶属函数参数的S3阶段；4)利用实测数据对步骤1)、步骤2)、步骤3)中建立的前件网络、后件网络和反馈网络进行训练，最后运用训练得到的FNN进行降水粒子相态识别的S4阶段。