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申请/专利权人：南京大学
摘要：本申请提供了一种用于气候预测的最优气候模态人工智能识别方法与系统，该方法包括：计算预测因子与预测对象的异常相对倾向场；对预测因子与预测对象的异常相对倾向场进行奇异值分解；截取使累积协方差贡献达到95%的主要奇异值分解模态对预测因子的异常相对倾向场进行重构；将重构的预测因子的异常相对倾向场输入自组织映射人工智能神经网络，依次进行空间维度压缩、时间维度标准化、自组织映射和聚类合成，计算得到用于气候预测的最优气候模态。本申请能够通过人工智能方法提取气象大数据中的非线性关系，识别影响气候预测对象的最优气候模态，增强气候模态的物理可解释性，同时降低计算资源消耗。
主权项：1.一种用于气候预测的最优气候模态人工智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：计算预测因子与预测对象的异常相对倾向场；对所述预测因子与预测对象的异常相对倾向场进行奇异值分解；截取使累积协方差贡献达到95%的主要奇异值分解模态对所述预测因子的异常相对倾向场进行重构；将重构的预测因子的异常相对倾向场进行空间维度压缩，得到N×M的二维矩阵；其中，N表示时间维度的长度，M表示空间维度的长度；对所述二维矩阵沿所述时间维度进行均值为0、方差为1的标准化；将标准化的所述重构的预测因子的异常相对倾向场输入自组织映射人工智能神经网络，由竞争学习规则确定优势神经元；根据样本数据与所述优势神经元的映射关系，对所述重构的预测因子的异常相对倾向场进行聚类与合成，得到用于气候预测的最优气候模态；其中，所述自组织映射人工智能神经网络由一个输入层和一个输出层组成，所述输入层的神经元数目为M，所述输出层的神经元排列为S×S的二维方阵；S表示所述二维方阵的边长，所述二维方阵的边长根据N的取值确定；当N大于或者等于100时，若的小数值大于或者等于0.5时，S的取值为对向上取整数值，若的小数值小于0.5时，S的取值为对向下取整数值；当N大于或者等于50且小于100时，S的取值为5；当N小于50时，S的取值为3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 用于气候预测的最优气候模态人工智能识别方法与系统
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