作者：刘文静; 刘承晓; 陈浩; 王根气温模糊c均值聚类离群率离群速度foes模型
摘要：本着提高安徽省地面气温资料质量的宗旨,文中采用模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类法进行地面气温资料的质量控制研究。具体执行过程中,通过FCM将区域内各测温划分为若干气温相似的聚类,定义离群率（空间尺度）和离群速度（时间尺度）识别出气温资料中的离群值。进一步基于专家场模型（Fields of Experts,FoEs）对识别出的气温离群值进行订正,FoEs考虑了邻近站和本站前后时次的气温信息。与传统方法相比,文中算法从整体气温出发,不需要设置气温参考值,FoEs不仅能够订正离群资料,还能对连续缺测资料进行插补。因而文中的方法具有实用性和科学性,较适合计算大样本的气温数据集。
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