【摘 要】
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作为一种非监督分类方法,自组织神经网络在气象和海洋学科中的应用越来越广泛,但该方法无法给出要素场典型模态随时间变化的振幅。基于所输入要素场与典型模态场的相似程度能
【机 构】
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解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,解放军61741部队气象中心,解放军96631部队
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作为一种非监督分类方法,自组织神经网络在气象和海洋学科中的应用越来越广泛,但该方法无法给出要素场典型模态随时间变化的振幅。基于所输入要素场与典型模态场的相似程度能够反映出典型模态在该时刻强弱程度的思想,提出了一种简便易行的自组织神经网络模态振幅算法,并应用于南海海面高度异常研究。根据该算法计算出了1993—2008年南海海面高度异常年际变化空间分布模态相应的振幅,根据振幅时间序列进一步正确计算出了Nio 3指数与这些模态的延迟相关关系,表明本文模态振幅算法有效。
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