[发明专利]基于BP神经网络多类分类的湍流目标探测方法有效
| 申请号： | 201810346136.6 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108710114B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 肖刚;张强;赵俊豪;王彦然;刘艺博 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络多类分类的湍流目标探测方法，依据湍流回波模型在不同的信噪比条件下分别生成回波幅值序列和与其对应的强度等级组成BP神经网络的训练集和测试集，以使得训练后的BP神经网络将湍流强度分为若干等级，实现湍流探测。本发明无需借助经验公式和参数化模型，利用神经网络的多类分类功能，将气象目标雷达回波幅值序列作为神经网络训练集输入数据，湍流强度等级作为训练集输出数据，仅通过对大量回波数据的学习可有效的确立雷达回波与湍流强度之间的关系，从而可利用神经网络对湍流强度进行分类达到湍流探测的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 分类 湍流 目标 探测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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