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计算机与信息工程学院模式识别与多模态信息处理团队朱远平教授与中国科学院自动化研究所肖柏华研究员合作，在气象与大气科学领域国际权威期刊 Atmospheric Research 上发表了题为 “WAWL-net: A hybrid model combining weighted aggregation and wavelet convolutions for tropical cyclone intensity estimation”的论文。 该论文研究提出了一种融合加权聚合卷积与小波卷积的新型混合模型——WAWL-Net，在台风强度估计任务中表现出色，为热带气旋强度估计的研究提供了新思路和重要进展。

热带气旋是一种极具破坏力的极端天气现象，准确估计其强度对灾害预警和应急明博国际平台具有重要意义。然而，不同热带气旋类别间差异微小、类别内差异显著，使得强度估计极具挑战性。现有方法难以同时有效捕捉热带气旋中心的局部细节特征和整体云系的全局依赖关系。针对这一难题，研究团队设计了WAWL-Net混合网络，通过加权聚合卷积自适应调整卷积核权重精准捕获局部结构特征，利用线性注意力机制建模全局依赖关系，并引入小波变换卷积层增强频域敏感性，从而全面提升对热带气旋强度的识别能力。实验表明，WAWL-Net在多通道卫星数据（红外、水汽、微波）上取得了7.59节的强度估计误差，相比现有方法表现出卓越的性能。

图. WAWL-Net台风强度估计模型架构

三亿体育app计算机与信息工程学院硕士研究生倪玉超为论文第一作者，朱远平教授为通讯作者，中国科学院自动化研究所肖柏华研究员为合作作者，三亿体育app为第一署名单位，该研究工作受到国家科技重大专项（2022ZD0119203）、国家自然科学基金（62071469）及风云应用先行计划（FY-APP-ZX-2022.0218）的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2026.108797