与随机10个初始场成员的集合平均(Random-10)以及MME的对比结果表明,GRUBA的显著提升效果可能得益于其内部的注意力机制对有更好表现的初始场成员赋予了更高的权重,这一优势在中高纬区域更为明显 图3 GRUBA-10、Random-10和MME在第9至第20聚类上ACC技巧的热力图。GRUBA-10由SHAP方法在GRUBA中量化的特征贡献最强的10个DCPP成员组成。 Random-10由随机10个初始场成员组成。图a和b分别对应训练时段(1972–2001)和测试时段(2004–2021)。加粗数字表示相较于MME具有更优的ACC技巧。
通过递归的方式循环定时器函数,以及最后的判断是否停止定时器,及重新设置为可再点击抽奖//停止function stop() { //当快结束的时候,八个格子的变化速度减慢 if(count>random arr2[n[index]]+')' //次数 count++; stop() }, span)}//停止function stop() { if(count>random