Kohonen neural network in weather clutter statistics classification

Abstract

Система прийняття рішень, яка базується на нейронній мережі Кохонена LVQ2, була використана для класифікації статистики відбитків від метеорологічних об’єктів. Розрізняють між собою три класи розподілів: log-нормальий, Вейбулла і K.Data, які аналізувались з використанням L смугового радара. Показано, що виміряні амплітуди екземплярів відбитків, згідно з класифікацією, підпорядковуються розподілу Вейбулла. A decision system based on Kohonen LVQ2 neural network was used to classification of weather clutter statistics. Three classes of distributions were distingished: log-normal, Weibull and K.Data were observed using L band radar. It was shown that the measured clutter amplitude samples obey a Weibull distribution, according to the classifier decision.