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有害藻华监测与预报系统研究

1 绪论第1-14页
   ·课题背景及研究意义第10-11页
   ·有害藻华监测与预报系统的研究现状第11-12页
     ·有害藻华监测系统的研究现状第11-12页
     ·有害藻华预测模型的研究现状第12页
   ·存在的问题与不足第12-13页
   ·本文的主要工作第13-14页
2 有害藻华监测与预报系统集成架构设计第14-26页
   ·设计目标第14-16页
   ·I~2HABOPS设计第16-18页
     ·系统组成结构设计第16-17页
     ·系统集成协议设计第17-18页
   ·系统功能设计第18-25页
     ·监测子系统第18-20页
     ·数据管理子系统第20-21页
     ·模型分析子系统第21页
     ·数据产品子系统第21-25页
   ·小结第25-26页
3 实时海洋数据传输网络子系统的研究第26-42页
   ·系统描述第27-28页
   ·XML数据交换机制第28-35页
     ·XML技术第28-29页
     ·XML交换模型第29-30页
     ·XML Schema第30-31页
     ·HABML(Harmful Algal Blooms Marked Language)设计第31-33页
     ·XML构造器/解析器第33-35页
   ·Client/Server模式通信进程实现第35-41页
     ·Client/Server基本模型第35页
     ·连接模式第35页
     ·套接口(Socket)第35-36页
     ·进程和线程第36-37页
     ·TCP服务器模型第37-39页
     ·服务器通信进程实现第39-41页
   ·小结第41-42页
4 海洋环境资料数据仓库设计第42-54页
   ·数据仓库相关概念第43-46页
     ·数据仓库的定义与基本特点第43-44页
     ·数据仓库的基本组成结构第44-45页
     ·数据仓库的关键技术第45页
     ·ODS体系结构第45-46页
   ·海洋环境资料数据仓库设计第46-53页
     ·海洋环境数据资料特点第46-47页
     ·海洋环境资料数据仓库体系结构第47-48页
     ·逻辑建模方法第48-49页
     ·ODS数据模型第49-50页
     ·DW数据模型第50-53页
     ·数据模型上的OLAP操作第53页
   ·小结第53-54页
5 支持向量机在有害藻华密度预测中的应用研究第54-62页
   ·支持向量机回归算法第54-58页
     ·线性判别函数和超平面第54-55页
     ·最优分类面第55-56页
     ·ε-不敏感损失函数第56-57页
     ·ε-SVR第57-58页
   ·基于SVM的有害藻华预测模型建立第58-61页
     ·预报因子的确定及数据预处理第58-59页
     ·建立模型第59-60页
     ·评价指标第60-61页
     ·有害藻华的预测第61页
   ·小结第61-62页
6 结论第62-64页
   ·全文总结第62-63页
   ·今后工作展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69-79页
攻读硕士学位期间完成的论文及参加的科研课题第79页

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