| 雷声数据库的建立与研究 |
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| 引用本文： | 王珂,张伟,赵慧,王运.雷声数据库的建立与研究[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022,20(7):718-721. |
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| 作者姓名： | 王珂 张伟 赵慧 王运 |
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| 作者单位： | 江苏开放大学 信息化建设处，江苏 南京 210036 |
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| 基金项目： | 江苏高校哲学社会科学研究基金资助项目(2021SJA0763)；江苏开放大学“十三五”学校发展对策研究课题基金资助项目；江苏开放大学智慧校园建设研究基金资助项目(19SSWZ-03)；江苏省教育科学“十四五”规划2021年度课题研究(C-B-2021-03-03) |
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| 摘 要： | 针对气象观测领域的研究与应用需要，设计并建立了一种面向气象观测的雷声数据库，其中包含闷雷28个、霹雳33个和干扰声61个，共122个样本。首先对样本进行采集、制定命名规则并做标签，再针对此数据库使用支持向量机(SVM)与组稀疏最小二乘回归(GSLSR)进行基准实验并对样本进行评价。仿真实验结果表明，雷声数据库的建立为气象领域的研究提供了应用基础和前提。
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| 关 键 词： | 雷声数据库 支持向量机 组稀疏最小二乘回归 交叉验证 |
| 收稿时间： | 2020/8/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/9/18 0:00:00 |
Construction and research of thunder database |
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| WANG Ke,ZHANG Wei,ZHAO Hui,WANG Yun.Construction and research of thunder database[J].Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology,2022,20(7):718-721. |
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| Authors: | WANG Ke ZHANG Wei ZHAO Hui WANG Yun |
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| Abstract: | Aiming at the research and application needs in the field of meteorological observation, a thunder database for meteorological observations is designed and constructed, including stunned thunder, sputum and interference sounds, with 28, 33 and 61 samples, respectively, a total of 122 samples. Firstly, samples are collected, naming rules are formulated and labeled, and then the samples of the database are evaluated by using Support Vector Machine(SVM) and Group Sparse Least Squares Regression(GSLSR) model as a benchmark. The experimental results show that the establishment of the thunder database provides an important application basis and premise for the research of the meteorological field. |
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| Keywords: | thunder database Support Vector Machine Group Sparse Least Squares Regression cross-validation |
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