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基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Bayes判別法的冰雹預(yù)測(cè)

2016-08-09 08:19:42李冰潔李國(guó)東新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院新疆烏魯木齊830012
黑龍江氣象 2016年2期
關(guān)鍵詞:新疆

李冰潔,李國(guó)東(新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,新疆 烏魯木齊830012)

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基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Bayes判別法的冰雹預(yù)測(cè)

李冰潔,李國(guó)東
(新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,新疆 烏魯木齊830012)

選取新疆地區(qū)的雹云圖像利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣提取方法,得到圖像的紋理信息,再用二維小波變換進(jìn)行處理,得到每個(gè)圖像的四個(gè)特征系數(shù);以這些特征系數(shù)為判別變量,區(qū)分降雹與無(wú)雹的圖像;利用Bayes判別法構(gòu)造判別模型,對(duì)雹云圖像進(jìn)行分析判別。結(jié)果顯示本文采用的方法能夠明顯的區(qū)分降雹與無(wú)雹云層,判別誤差較小,具有參考價(jià)值。

CNN邊緣提?。恍〔ㄗ儞Q;Bayes判別法;數(shù)據(jù)處理

1 引言

冰雹是一種由強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)引起的十分嚴(yán)重的氣象災(zāi)害。降雹具有一定的周期性,地域性強(qiáng),持續(xù)時(shí)間一般較短,但是來(lái)勢(shì)兇猛,對(duì)農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、電力、交通、通訊等有巨大的影響,對(duì)經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重的損失。隨著‘一路一帶’的思想提出,新疆地區(qū)作為絲綢之路中連接中亞與俄國(guó)的重要省份迅速發(fā)展。新疆資源豐富,土地遼闊,但地形復(fù)雜是我國(guó)西北地區(qū)冰雹災(zāi)害常發(fā)地區(qū)之一。新疆的冰雹季節(jié)性強(qiáng)且雹日高度集中,冰雹對(duì)新疆農(nóng)業(yè),畜牧業(yè)等特色產(chǎn)業(yè)都存在著危害。所以應(yīng)重視新疆冰雹預(yù)測(cè)、預(yù)警的工作。

國(guó)外很早就在美國(guó)開始了對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的研究。采用強(qiáng)對(duì)流參數(shù)估計(jì)法,氣候統(tǒng)計(jì)特征等方法,獲得了較好的成果,引起了各國(guó)學(xué)者對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)的研究,在冰雹預(yù)測(cè)中有重要作用。我國(guó)對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)的研究起步較晚,但是我國(guó)近年來(lái)關(guān)于冰雹氣候特征、預(yù)報(bào)預(yù)警方法等方面的工作,得到了很多的理論成果和研究方法。多普勒天氣雷達(dá)的應(yīng)用使強(qiáng)對(duì)流天氣的研究更加準(zhǔn)確。由于冰雹的形成與積雨云的高度,環(huán)境溫度,含水量,氣流等因素都有關(guān)系,國(guó)內(nèi)的研究數(shù)據(jù)多為云層的高度、溫度、厚度,而忽略了云層圖像蘊(yùn)含的信息。本文以新疆地區(qū)的雹云圖像為基礎(chǔ),利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取技術(shù),小波變換技術(shù)與多元統(tǒng)計(jì)分析中的Bayes判別法來(lái)識(shí)別降與不降雹的雷達(dá)圖像。通過(guò)驗(yàn)證此方法可有效地區(qū)分雹云圖像。

2 圖像特征提取與分析

根據(jù)文獻(xiàn)提出的方法,對(duì)圖像進(jìn)行處理。把降雹與無(wú)雹的圖像進(jìn)行細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣提取處理后,再進(jìn)行二維小波變換,設(shè)a1,a2,a3,a4分別為小波變換后得到的近似細(xì)節(jié)系數(shù)、水平細(xì)節(jié)系數(shù)、垂直細(xì)節(jié)系數(shù)、對(duì)角細(xì)節(jié)系數(shù)。將所得到的ai,i=1,2,3,4按以下公式處理:

表1 圖像小波系數(shù)

其中im是被分析的信號(hào)大小,得到表1。

其中第一組數(shù)據(jù)為降雹圖像所提取的數(shù)據(jù),第二組為不降雹圖像所提取的數(shù)據(jù)??梢悦黠@看出降雹數(shù)據(jù)的x1,x2都比不降雹的圖像高,不降雹的x3,x4都比降雹的圖像高。因此可以依據(jù)四個(gè)系數(shù)的不同來(lái)分辨降雹與否。

3 基于Bayes判別法的雹云識(shí)別模型

判別分析(discriminat analysis)是多變量統(tǒng)計(jì)分析中用來(lái)判別樣品(觀測(cè)值)所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。它分析的是在研究對(duì)象已被分類的前提下確定新的樣本屬于哪一類。建立辨別準(zhǔn)則,使得利用判別準(zhǔn)則對(duì)新的觀測(cè)值進(jìn)行分類時(shí),誤判率非常小。

3.1Bayes判別數(shù)學(xué)模型

Bayes判別法是把判別分析與Bayes條件概率思想結(jié)合的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。基本思想是:在對(duì)研究對(duì)象已有認(rèn)識(shí)的前提下,先用先驗(yàn)概率分布來(lái)描述,再選取某樣本對(duì)其后驗(yàn)概率分布修正,以觀測(cè)值屬于概率最大的總體或?qū)儆阱e(cuò)判的概率最小的總體原則來(lái)建立判別函數(shù)進(jìn)行判別。

設(shè)有g(shù)(本文選取g=2)類P(本文選取四個(gè)變量x1,x2,x3,x4,P=4)維樣品W1,W2,其概率密度函數(shù)為:

其中i=1,2;μ為兩總體的均值向量;|S|為兩總體的協(xié)方差矩陣;|S|為S的行列式。

當(dāng)Si=S時(shí)判別函數(shù)為:

在實(shí)際問(wèn)題中參數(shù)μ1、μ2、S1、S2一般是未知的,設(shè)xij是來(lái)自總體Wi的第j個(gè)觀測(cè)值,這時(shí)S1與S2不相等時(shí),各組協(xié)方差矩陣為:

設(shè)Bayes判別函數(shù)為:

其中

設(shè)兩總體的先驗(yàn)概率分布為q1,q2,誤判的損失為P(2| 1)P(1|2),

3.2Bayes判別法的實(shí)現(xiàn)

本文選取新疆地區(qū)氣象雷達(dá)探測(cè)的云層圖像,利用CNN邊緣提取技術(shù)提取云層圖像的邊緣特征,再將圖像進(jìn)行小波變換,得到圖像的四個(gè)特征值,把特征值標(biāo)準(zhǔn)化得到數(shù)據(jù)作為Bayes判別中的分組變量。表2為訓(xùn)練樣本檢測(cè)結(jié)果。分類1代表降雹,分類2代表無(wú)雹,選擇20組作為基準(zhǔn)類來(lái)得出判別函數(shù),后10組為待測(cè)樣本(其中前五組為降雹后五組為無(wú)雹)。利用spss軟件對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行bayes判別分析,得出如下判別函數(shù):

表2 訓(xùn)練樣本檢測(cè)

由表中信息可以得出利用bayes判別分析得到的預(yù)測(cè)分組均正確。

3.3實(shí)驗(yàn)?zāi)M認(rèn)證

選取新疆地區(qū)另外60幅圖像重新獲取60組樣本數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。同樣選取表2中的前20組作為基準(zhǔn)類,用得到的判別函數(shù),即公式(11)法進(jìn)行檢測(cè)。

檢驗(yàn)結(jié)果中降雹類全部判別準(zhǔn)確,正確率100%,僅有無(wú)雹類中有一幅被判為降雹類。在冰雹預(yù)報(bào)中如果將降雹判為無(wú)雹這樣會(huì)引起大量的經(jīng)濟(jì)損失或生命安全。此方法判別降雹類全部正確,說(shuō)明本文采取的方法是可行的。由于選取樣基準(zhǔn)類不同得出的判別函數(shù)就不同,并且所選數(shù)據(jù)有限可能存在誤差。

4 結(jié)論

本文利用CNN邊緣探測(cè)技術(shù)獲取圖像的邊緣特征,然后進(jìn)行二維小波變換,每幅圖像都得到四個(gè)特征數(shù)據(jù),選取10組降雹,10組不降雹的數(shù)據(jù)構(gòu)成bayes判別法的基準(zhǔn)類構(gòu)造判別函數(shù),再各選五組數(shù)據(jù)進(jìn)行判別圖像類型均判別準(zhǔn)確。并另取60組數(shù)據(jù)30組降雹30組無(wú)雹對(duì)判別函數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn),顯示結(jié)果表明,判別函數(shù)具有準(zhǔn)確率高的特點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)雹云的識(shí)別。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多元統(tǒng)計(jì)的bayes判別法結(jié)合能夠有效地判別出降雹與無(wú)雹的云層雷達(dá)圖像,有一定的參考意義。

1002-252X(2016)02-0029-03

2016-3-1

李冰潔(1991-),女,新疆維吾爾自治區(qū)塔城市人,新疆財(cái)經(jīng)大學(xué),碩士生.

國(guó)家自然科學(xué)基金(11461063);國(guó)家社科基金(14BTJ021)新疆維吾爾自治區(qū)高??蒲杏?jì)劃項(xiàng)目(XJEDU2013I26)

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