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短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流夭氣危害巨大，對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別存在相當(dāng)大的技術(shù)困難。提岀一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)對(duì)流夭氣智能識(shí)別模型，以雷達(dá)回波圖像和表征囯波移動(dòng)路徑的光流圖像作為輸λ，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)，尋求雷達(dá)圖像與¨是否發(fā)生強(qiáng)對(duì)流天氣”之間的函教映射關(guān)系;并運(yùn)用數(shù)據(jù)集増強(qiáng)、代價(jià)函教優(yōu)化和模型泛化性能優(yōu)化等技術(shù)，解決了訓(xùn)練樣本的不均衡問題，避免了模型訓(xùn)練過程陷λ局部極值的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，該方法對(duì)強(qiáng)對(duì)流夭氣識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到96%，誤報(bào)率低于60%。該方法也適用于對(duì)下?lián)舯┝鞯葹?zāi)害性天氣的自動(dòng)識(shí)別。
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