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。

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CSIHSSFSS上分别提升了8%5%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。


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


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