典型文献
基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类
文献摘要：
对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题,提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值-树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian,TAN)的降水粒子分类方法.首先,需要在原雷达偏振参量数据分辨率比较低的情况下进行修正小波变换插值处理,以获得较高分辨率的雷达偏振参量数据.然后,基于互信息理论利用离散化的高分辨率偏振参量数据进行TAN网络结构和参数训练,得到可用于降水粒子分类的TAN网络.最后,将高分辨率的雷达偏振参量数据带入到最终获得的TAN网络中以实现降水粒子分类.对实测数据的处理结果表明,对于低分辨率雷达偏振参量数据,所提方法可以取得较好的降水粒子分类结果.
文献关键词：
双偏振气象雷达;降水粒子分类;修正小波变换插值;树扩展朴素贝叶斯
中图分类号：
作者姓名：
李海;白锦;孙研;任嘉伟
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]李海;白锦;孙研;任嘉伟-.基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类)[J].系统工程与电子技术,2022(05):1527-1535
A类：
修正小波变换插值,树扩展朴素贝叶斯
B类：
TAN,降水粒子分类,双偏振天气雷达,获取数据,分类问题,tree,augmented,naive,Bayesian,分类方法,偏振参量,参量数据,互信息理论,离散化,带入,处理结果,低分辨率,双偏振气象雷达
AB值：
0.160361
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