【摘 要】
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基于二型模糊集的C均值聚类方法对全球时序海表温度数据进行了聚类分析,得到全球海表温度异常的典型聚类模式,并从聚类中心挖掘出潜在的海洋气候指数。
The C-mean clusteri
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,中国科学院对地观测与数字地球科学中心,
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基于二型模糊集的C均值聚类方法对全球时序海表温度数据进行了聚类分析,得到全球海表温度异常的典型聚类模式,并从聚类中心挖掘出潜在的海洋气候指数。
The C-mean clustering method based on type-2 fuzzy sets was used to cluster the global time series of sea surface temperature data, and the typical clustering model of global sea surface temperature anomalies was obtained. The potential marine climate index was excavated from the cluster centers.
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