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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于北大西洋涛动最优前期征兆识别方法，包括：通过CESM模式获取北大西洋扰动数据，并进行预处理，构成数据集；数据集，通过细菌觅食算法进行搜索和随机优化，获得北大西洋涛动的最优前期征兆；其中，通过线性降维技术对细菌觅食算法的特征空间进行降维处理；以北大西洋涛动指数作为细菌觅食算法的适应度函数。与现有技术相比，本发明具有寻优能力强、效率高等优点。
主权项：1.一种基于北大西洋涛动最优前期征兆识别方法，其特征在于，包括：通过CESM模式获取北大西洋扰动数据，并进行预处理，构成数据集；数据集，通过细菌觅食算法进行搜索和随机优化，获得北大西洋涛动的最优前期征兆；其中，通过线性降维技术对细菌觅食算法的特征空间进行降维处理；以北大西洋涛动指数作为细菌觅食算法的适应度函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于北大西洋涛动最优前期征兆识别方法
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