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申请/专利权人：南京师范大学

摘要：本申请实施例提供一种应用于气象服务的数据挖掘方法及系统，首先获取特定气象监测区域的气象监测数据，然后对这些气象监测数据进行深入分析，能够精确地提取出该区域的气象趋势和异常气候特征，进而形成气象趋势矢量集和异常气候矢量集。基于气象趋势矢量集和异常气候矢量集，进一步构建出气候演变估计网络和异常气候预警网络。这两个网络模型能够分别对目标区域的气候演变进行预测，并对可能出现的异常气候进行及时预警。最终，通过气候演变估计网络和异常气候预警网络的综合应用，能够获得全面且精确的气候观测结果，从而为气象服务提供更为科学、可靠的决策依据，以应对复杂多变的气候状况。

主权项：1.一种应用于气象服务的数据挖掘方法，其特征在于，该方法包括：获取目标气象监测区域的气象监测数据；对所述气象监测数据进行气象知识挖掘，生成所述目标气象监测区域的气象趋势矢量集和异常气候矢量集；依据所述气象趋势矢量集，生成所述目标气象监测区域的气候演变估计网络；依据所述异常气候矢量集，生成所述目标气象监测区域的异常气候预警网络；依据所述气候演变估计网络和异常气候预警网络，对所述目标气象监测区域进行气候观测，生成所述目标气象监测区域的气候观测结果；所述对所述气象监测数据进行气象知识挖掘，生成所述目标气象监测区域的气象趋势矢量集和异常气候矢量集，包括：将所述气象监测数据加载到气候知识挖掘分支；依据所述气候知识挖掘分支，将所述气象监测数据转换为气候表征序列；基于设定气候特征影响因子序列和所述气候表征序列，确定所述气象监测数据对应的聚焦气候知识矢量集合；基于所述聚焦气候知识矢量集合，确定所述气象监测数据所对应的气候知识矢量序列；对所述气候知识矢量序列进行气象趋势矢量解析，生成所述目标气象监测区域的气象趋势矢量集；对所述气候知识矢量序列进行异常气候矢量解析，生成所述目标气象监测区域的异常气候矢量集；所述气候知识挖掘分支包括多个气候知识挖掘子分支，所述基于设定气候特征影响因子序列和所述气候表征序列，确定所述气象监测数据对应的聚焦气候知识矢量集合，包括：获取各所述气候知识挖掘子分支所对应的设定气候特征影响因子序列，所述设定气候特征影响因子序列包括多个设定气候特征影响因子；针对任意一个所述气候知识挖掘子分支，基于该气候知识挖掘子分支所对应的设定气候特征影响因子序列中的多个设定气候特征影响因子，确定该气候知识挖掘子分支所对应的聚焦气候知识矢量集合；其中，各所述气候知识挖掘子分支的设定气候特征影响因子序列不相同；其中，所述基于所述聚焦气候知识矢量集合，确定所述气象监测数据所对应的气候知识矢量序列，包括：针对任意一个所述气候知识挖掘子分支，依据该气候知识挖掘子分支，基于该气候知识挖掘子分支的聚焦气候知识矢量集合及所述聚焦气候知识矢量集合所对应的加权气候特征影响因子，确定该气候知识挖掘子分支的目标聚焦气候知识矢量集合；融合各所述气候知识挖掘子分支生成的目标聚焦气候知识矢量集合，生成所述气象监测数据所对应的气候知识矢量序列。

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百度查询： 南京师范大学 应用于气象服务的数据挖掘方法及系统