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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于聚类的SuperDARN雷达回波分类方法，该方法首先获取SuperDARN雷达中山站雷达和昭和站雷达观测数据并进行预处理，构建数据集。其次根据数据集构建图相似度矩阵。然后将图相似度矩阵输入深度聚类模型中聚类，设置参数，输出聚类后带有标签的数据集，完成SuperDARN雷达目标回波数据的聚类。最后可视化聚类结果，通过聚类指标评价聚类效果以及稳定性。本发明将深度聚类技术用于实现SuperDARN雷达目标回波分类中，从而绘制更加准确的电离层对流图，满足空间天气预报的需求。
主权项：1.一种基于聚类的SuperDARN雷达回波分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取SuperDARN雷达中山站雷达和昭和站雷达观测数据并进行预处理，构建数据集；步骤2：根据数据集构建图相似度矩阵；步骤3：将图相似度矩阵输入深度聚类模型中聚类，设置参数，输出聚类后带有标签的数据集，完成SuperDARN雷达目标回波数据的聚类，得到分类结果；步骤4：可视化聚类结果，绘制聚类后不同类别数据的特征分布直方图验证算法聚类SuperDARN雷达目标回波数据的有效性；步骤5：通过聚类指标评价聚类效果以及稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于聚类的SuperDARN雷达回波分类方法
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