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 |