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多维环境与地球化学数据分析与可视化研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 引言第13-27页
    1.1 研究背景及选题意义第13-14页
    1.2 研究现状分析及存在问题第14-21页
        1.2.1 多维数据降维方法研究现状第14-16页
        1.2.2 多维数据的聚类分析现状第16-19页
        1.2.3 多维数据可视化研究现状第19-21页
    1.3 研究内容和研究方法第21-23页
        1.3.1 研究内容第21-22页
        1.3.2 研究方法第22-23页
    1.4 章节安排和主要工作第23-27页
        1.4.1 章节安排第23-24页
        1.4.2 主要工作第24-27页
第二章 多维环境与地球化学数据的可视化应用基础第27-50页
    2.1 多维地球化学数据的显示第29-31页
    2.2 线性降维映射可视化第31-37页
        2.2.1 基于主成分分析的降维可视化第31-33页
        2.2.2 基于独立成分分析的降维可视化第33-37页
    2.3 非线性降维映射可视化第37-45页
        2.3.1 基于自组织映射的可视化第37-44页
        2.3.2 基于Sammon映射的可视化第44-45页
    2.4 本章小结第45-50页
第三章 多维环境地球化学数据的聚类分析第50-79页
    3.1 地下水中的数据采集与分析第50-62页
        3.1.1 研究区概况第50-51页
        3.1.2 样品采集与预处理第51-59页
        3.1.3 地下水的化学类型第59-62页
    3.2 聚类算法第62-77页
        3.2.1 层次聚类分析第62-68页
            3.2.1.1 层次聚类分析算法第63-64页
            3.2.1.2 地下水中主离子的层次聚类分析第64-66页
            3.2.1.3 地下水中微量元素的层次聚类分析第66-67页
            3.2.1.4 地下水中多环芳烃的层次聚类分析第67-68页
        3.2.2 K均值聚类算法第68-77页
            3.2.2.1 K均值聚类算法原理第68-70页
            3.2.2.2 地下水中主离子的K均值聚类分析第70-71页
            3.2.2.3 地下水中微量元素的K均值聚类分析第71-73页
            3.2.2.4 地下水中多环芳烃的K均值聚类分析第73-77页
    3.3 本章小结第77-79页
第四章 多维地球化学数据的非线性映射第79-99页
    4.1 混源油的识别方法第79-82页
    4.2 自组织映射算法(SOM)第82-95页
        4.2.1 自组织映射原理第82-87页
        4.2.2 自组织映射结果分析第87-95页
    4.3 SAMMON映射算法第95-97页
        4.3.1 Sammon映射原理第95-96页
        4.3.2 Sammon映射结果分析第96-97页
    4.4 本章小结第97-99页
第五章 多维环境地球化学数据的混源解析第99-131页
    5.1 主成分分析算法描述第100-101页
    5.2 端元混合分析第101-104页
        5.2.1 端元混合分析概述第101-102页
        5.2.2 端元混合分析原理第102-103页
        5.2.3 端元混合分析算法描述第103-104页
    5.3 地下水中化学组分的混源解析第104-123页
        5.3.1 地下水中主量组分的混源解析第104-110页
        5.3.2 地下水中微量元素的混源解析第110-113页
        5.3.3 地下水中多环芳烃的混源解析第113-123页
    5.4 独立成分分析算法描述第123-129页
        5.4.1 独立成分分析原理第123-124页
        5.4.2 基于ICA-EMMA的多环芳烃混源解析第124-129页
    5.5 本章小结第129-131页
第六章 结论与展望第131-135页
    6.1 主要研究成果和结论第131-133页
    6.2 创新点第133-134页
    6.3 问题及下一步工作第134-135页
参考文献第135-147页
致谢第147-149页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第149页

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