[发明专利]一种基于深度神经网络的强对流天气识别方法有效
| 申请号： | 202010901847.2 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN111766641B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 王兴;陆冰鉴;周鹏;钱代丽;詹少伟;苗春生;张越;薛丰昌;王晖;周可 | 申请（专利权）人： | 南京信大气象科学技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G01W1/00 | 分类号： | G01W1/00;G01S13/95;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210044 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及大气科学领域，提出一种以深度神经网络为模型，以雷达回波图像为主要输入，利用光流技术生成回波移动光流图像作为辅助输入，通过数据集增强、代价函数优化和模型泛化性能优化等步骤，实现对强对流天气智能识别的方法。本申请提出一种基于深度神经网络技术的强对流天气智能识别方法，该方法能够将以往由气象工作者主观研读雷达资料来分析强对流天气的过程自动化、定量化，提高了对强对流天气识别相关业务的可靠性和时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 对流 天气 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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