冰雹云图像识别的一种指标设计

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中文摘要：冰雹是我国主要的气象灾害之一,为时下研究热点.冰雹的预测多采用的是雷达返回数据.本文依据雷达返回图像,采用统计学中的K-means聚类算法和细胞神经网络(CNN)轮廓提取算法相结合,对云层图像进行处理,提取内外层轮廓,并计算得到内外层轮廓的方差.通过分析雹云图像和非雹云图像内外轮廓距离方差的区别,构造指标.最后采用新疆石河子地区的雹云图像和非雹云图像进行验证,验证本文的结论有效.表明结合K-means聚类算法和CNN轮廓提取算法得到的内外轮廓差是一个可以有效判别冰雹的方法.

作者：

徐文霞、李国东

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作者单位：

新疆维吾尔族自治区气象局人工影响天气办公室,乌鲁木齐830002

新疆财经大学应用数学学院,新疆乌鲁木齐830012

关键词：

冰雹预测云层图像轮廓提取 K-均值聚类算法细胞神经网络

主办单位：

西北区域人工影响天气中心

会议名称：

2017年度西北区域人工影响天气工作经验交流及学术研讨会

会议时间：

2017-10-01

会议地点：

兰州

会议母体文献：

2017年度西北区域人工影响天气工作经验交流及学术研讨会论文集

页码：

132-140

出版时间：

2017