王华 杨乾鹏

【摘 要】随着模式识别和气象探测技术的发展，模式识别在气象探测和气象信息数据处理中应用较为广泛。本文主要总结了在气象领域内应用的一些方法，包括在基于聚类算法的雷电数据应用、神经网络系统在暴雨预报中的应用以及基于多普勒天气雷达探测资料中低空急流、龙卷、下击暴流和阵风锋四种天气现象的分类识别。

【关键词】模式识别；气象探测；聚类；神经网络

模式识别是20世纪60年代初迅速发展起来的一门科学，经过几十年的研究，取的了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和分类器融合等研究内容。模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4个部分组成。模式识别主要是应用在其它学科，尤其是在一些文本分类、语音识别、图像识别、视频识别，在本文主要是介绍模式识别在气象探测和气象信息处理中的应用，从而提高天气的预报预测能力和气象资料的分析处理能力。

一、基于聚类算法的雷电数据的应用

（一）研究雷电的背景和意义

本文分析了一种新的雷电数据应用方法。在这个方法中将会运用一种聚类算法——K-MEANS算法。气象观测活动中获得的雷电数据通过该方法进行聚类分析，得出理想的雷暴体聚类中心，这些聚类中心是最佳的雷暴体参数信息的反应。通过对这一聚类结果的研究与分析，可以掌握雷暴活动中雷暴单体的生命演变过程，并可以预测雷暴的发展动向。……