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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114384487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111596988.9，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法是由张舒娜;汪玲;朱岱寅;周晔设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法，包括以下步骤：步骤S1、选择输入XGBoost模型的雷达参数，雷达参数包括反射率因子、反射率因子纹理、差分反射率因子、回波强度沿径向的变化程度、径向速度的区域平均值和相关系数；步骤S2、对XGBoost模型进行初始化，确定初始的XGBoost模型的参数；步骤S3、输入气象雷达实测数据样本集，将气象雷达实测数据样本集分为训练集和测试集；步骤S4、运用训练集对初始的XGBoost模型进行贝叶斯优化，得到最终的XGBoost优化模型；步骤S5、将测试集输入XGBoost优化模型，进行迭代，当达到最大迭代次数或XGBoost优化模型的损失函数达到目标函数最优解时，停止迭代，完成最终的识别分类。本发明适应各种天气状况，能更加准确地识别地物回波。

本发明授权一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于XGBoost的气象雷达地物回波识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、选择输入XGBoost模型的雷达参数，雷达参数包括反射率因子、反射率因子纹理、差分反射率因子、回波强度沿径向的变化程度、径向速度的区域平均值和相关系数； 步骤S2、对XGBoost模型进行初始化，确定初始的XGBoost模型的参数； 步骤S3、输入气象雷达实测数据样本集[xi,yi]，其中xi为第i个气象雷达参数，其大小为m维的向量，yi为第i个气象数据样本的标签，将气象雷达实测数据样本集分为训练集和测试集； 步骤S4、运用训练集对初始的XGBoost模型进行贝叶斯优化，得到最终的XGBoost优化模型； 步骤S5、将测试集输入XGBoost优化模型，进行迭代，当达到最大迭代次数或XGBoost优化模型的损失函数达到目标函数最优解时，停止迭代，完成最终的识别分类； 步骤S4中贝叶斯优化具体如下： 步骤S41、对贝叶斯优化模型进行初始化，将XGBoost模型中待优化的参数输入贝叶斯模型，初始化种群P0，令进化代数t＝0； 步骤S42、从第t次迭代的种群Pt中选择第t次迭代的候选解St； 步骤S43、由候选解St建立贝叶斯网络Bμ,σ，公式为： 其中，xt为下一次XGBoost模型采样位置为权重参数，μt-1x为预测均值，为方差，x为气象雷达地物回波识别XGBoost模型的超参数，D为气象雷达地物回波识别XGBoost模型的超参数数据集； 步骤S44、根据贝叶斯网络Bμ,σ的联合分布函数产生新的解Ot； 步骤S45、用Ot取代Pt中的部分解，形成新的种群，令t＝t+1，返回步骤S42，直到找到xt的最优解，从而得到最终的XGBoost优化模型。

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