系统工程与电子技术2024,Vol.46Issue(5) :1599-1606.DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2024.05.14

基于ECOC平衡随机森林的雷达降水粒子分类

Hydrometeor classification for radar based on ECOC-balanced random forest

李海 田众 钱君
系统工程与电子技术2024,Vol.46Issue(5) :1599-1606.DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2024.05.14

基于ECOC平衡随机森林的雷达降水粒子分类

Hydrometeor classification for radar based on ECOC-balanced random forest

李海 1田众 1钱君2
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作者信息

  • 1. 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津 300300
  • 2. 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所,江苏无锡 214063
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摘要

针对数据不平衡情况下的降水粒子分类问题,提出了 一种基于纠错输出码(error correcting output code,ECOC)平衡随机森林的双偏振气象雷达降水粒子分类方法.首先,将多类别降水粒子数据集编码为多个二分类数据集;然后,对二分类数据集进行有放回的平衡重采样,构建多棵分类回归树;最后,利用所有的分类回归树联合进行降水粒子分类.对实测数据的处理结果表明,所提方法能够在保证总体准确率较高的情况下,大幅提高少数类的分类效果.

Abstract

To address the problem of hydrometeor classification with data imbalance condition,this paper proposes a hydrometeor classification method based on error correcting output code(ECOC)balanced random forest for dual-polarization weather radar.Firstly,the multiclass hydrometeor dataset is coded into multiple binary datasets,and then the binary datasets are balanced resampling with replacement to construct multiple classification and regression trees.Finally,all the classification and regression trees are used to jointly classify hydrometeors.The processing results of the measured data indicate that the proposed method can significantly improve the classification effect of minority classes while ensuring a high overall accuracy.

关键词

双偏振气象雷达/降水粒子分类/数据不平衡/纠错输出码/平衡随机森林

Key words

dual-polarization weather radar/hydrometeor classification/data imbalance/error correcting output code(ECOC)/balanced random forest

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基金项目

民机项目(MJ-2018-S-28)

天津市自然科学基金重点项目(20JCZDJC00490)

中央高校基本科研业务费专项中国民航大学专项(3122019041)

出版年

2024
系统工程与电子技术
中国航天科工防御技术研究院 中国宇航学会 中国系统工程学会

系统工程与电子技术

CSTPCD北大核心
影响因子:0.847
ISSN:1001-506X
参考文献量31
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