本发明公开了一种测云雷达识别云类的方法，包括以下步骤：建立用于自主学习的云物理量学习库，及云特征参量属于某类云的匹配规则；建立每个云特征参量属于每类云的模糊逻辑函数及对应的模糊逻辑函数参数；设定影响权值，采用加权归一化方法计算不同云特征参量属于某类云的概率，并根据匹配规则得出云类识别的计算结果；计算云类识别结果的误差，并利用偏导循环迭代运算优化模糊逻辑函数参数和影响权值；对新的测云雷达观测信息，计算云类识别结果，并更新云物理学习库，实现模糊逻辑函数参数和影响权值的循环自主学习和更新。本发明克服了阈值法容易误判的缺点，解决了模糊逻辑的参数获取问题，且具有自适应的学习优化能力。