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申请/专利权人：国网山东省电力公司检修公司;国网山东省电力公司应急管理中心;北京玖天气象科技有限公司

摘要：基于多源闪电数据的多尺度的雷暴智能分类与识别方法涉及雷暴分类识别技术领域，解决了现有雷暴单体识别计算的速度慢准确度低的问题，过程为：采用具有密度峰值和噪声的密度聚类方法处理切割后的闪电数据D＝{xj}，其中包括设置邻域参数和尺度信息；通过对所有xj找出核心对象、对核心对象集合顺次更新、对未访问的分类样本集合顺次更新，能够得到簇划分即得到雷暴单体，基于簇划分能够直接计算雷暴密度中心点。本发明能够快速准确地处理不同尺度、复杂的雷暴情况，对雷暴单体有优秀的识别能力，能够将多目标同时高效的识别出来，能够给出较为符合雷暴物理形态的雷暴密度中心，也能够同时去除单点的噪声。

主权项：1.基于多源闪电数据的多尺度的雷暴智能分类与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取闪电数据，并将闪电数据统一在预设格式；S2、将统一后的闪电数据按照一定的时间间隔切割；S3、切割后的闪电数据记为D＝{xj}＝x1,x2,x3……xm，j＝1,2,3,…m，m为正整数；设置邻域参数∈，设置尺度信息；S4、初始化核心对象集合初始化聚类簇数k＝0，初始化分类样本集合Γ＝D，初始化簇划分S5、找出S3所述D＝{xj}中的所有核心对象并据此更新Ω；S6、判断Ω是否为空集，若则进行S7，若则进行S10；S7、在Ω中，随机选择一个第一核心对象o，初始化当前簇核心对象队列Ωcur＝{o}，k'＝k+1，令k＝k'，初始化当前聚类簇Ck＝{o}，更新Γ，即Γ'＝Γ-{o}、Γ＝Γ'；S8、判断Ωcur是否为空集，若则Ck生成完毕，更新C，即令C＝{C1,C2,...,Ck}，更新Ω，即Ω'＝Ω-Ck、Ω＝Ω'，返回S6；若则更新Ω，即Ω'＝Ω-Ck、Ω＝Ω'，进行S9；S9、在Ωcur中，随机取出一个第二核心对象o′，通过∈找出所有的邻域子样本集N∈o′，令Δ＝N∈o′∩Γ，更新Ck，即Ck'＝Ck∪Δ、Ck＝Ck'，更新Γ，即Γ'＝Γ-Δ、Γ＝Γ'，更新Ωcur，即Ωcur'＝Ωcur∪Δ∩Ω-o′、Ωcur＝Ωcur'，返回S8；S10、计算C的密度中心点得到{Cρ1,Cρ2,...,Cρk}。

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