为解决SVM在积雨云检测中的难题，本文构造了一种模糊支持向量机（FSVM），首先根据训练样本的分布特性，定义了相邻样本距离类中心的距离变化率，然后通过计算距离变化率来剔除训练集中可能的噪声与野值样本，从而有效克服了传统基于紧密度的FSVM在计算最小超球半径时易受噪声与野值干扰的缺点，使得所计算的隶属度能更好地反映不同样本的差异。实验结果表明，对于FY2D卫星云图，采用从不同通道所提取的光谱特征，本文方法的积雨云检测准确率与传统SVM和基于紧密度的FSVM相比，分别平均提高2%和1%，且具有更强的适应性及噪声鲁棒性。
模糊支持向量机 积雨云检测 隶属度函数 距离变化率