我校研究生在模式识别与人工智能领域国际顶刊《Pattern Recognition》发表论文
作者:陈明香 时间:2024-12-07 点击数:
计算机科学与技术学院(人工智能学院)李朝荣教授团队在人工智能短临降水预测又取得新成果。该成果“RNDiff: Rainfall nowcasting with Condition Diffusion Model”被模式识别与人工智能领域国际顶级期刊《Pattern Recognition》接受并在线发表。《Pattern Recognition》影响因子7.5,是中科院一区顶刊。论文第一作者为2022级硕士研究生凌旭东同学,李朝荣教授为通讯作者,宜宾学院为第一完成单位。
图1 RNDiff预测结构示意图
扩散模型因其生成高质量、逼真样本的能力,正广泛应用于图像生成领域。相比之下,生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)在图像质量方面存在一定局限。我们将扩散模型引入降水预报,提出基于历史观测数据的条件扩散模型RNDiff(见图1),用于短期降雨预报。RNDiff通过添加条件解码器模块,实现了端到端的条件降雨预测。模型由去噪网络和条件编码器网络组成,后者通过多分辨率特征提取提供精确的条件信息。RNDiff在准确度上超越了GAN,并在关键评估指标CSI、HSS和FSS上分别提升了8%、5%和6%,为降雨预报提供了更优的方案。图2展示了GAN模型与扩散模型(RNDiff)在实现框架上的对比。
图2 GAN模型和扩散模型(RNDiff)实现框架对比
该成果已获四川省科技厅 2024 年中央引导地方科技发展专项项目(自由探索类基础研究)支持。
论文发表地址:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320324009440
撰稿人:陈明香
审稿人:李朝荣