【摘 要】
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针对采用三次B样条小波矩提取的低空风切变图像的形状特征,提出了一种改进的遗传算法（GA）用于微下击暴流、低空急流、侧风以及顺逆风4种风切变的类型识别中.该算法中自适应交叉
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,中国民航大学民航气象研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41075013);国家973计划项目(2010CB731800);中央高校基金资助项目(ZXH2010D020,3122013P009)
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针对采用三次B样条小波矩提取的低空风切变图像的形状特征,提出了一种改进的遗传算法（GA）用于微下击暴流、低空急流、侧风以及顺逆风4种风切变的类型识别中.该算法中自适应交叉概率仅考虑了进化代数的影响,而变异概率强调个体与群体适应度的作用,使得在均匀把握群体演变方向时,极大程度地丰富种群的多样性.对由此改进算法选取的最优特征子集,采用三阶近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,该自适应遗传算法操作方向性强,能快速收敛到全局最优解,稳定地提取出最优特征子集,最终使低空风切变的平均识别率达到97％以上,获取了较好的
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