基于卡尔曼滤波与支持向量机的地球化学异常提取
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 地球化学数据处理方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 卡尔曼滤波及其数据融合的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 支持向量机分类方法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 小结 | 第16页 |
| 1.3 本文主要工作、创新点及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文主要创新点 | 第17页 |
| 1.3.3 研究技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 卡尔曼滤波及其数据融合 | 第19-27页 |
| 2.1 信息融合简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 信息融合的定义和基本原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 信息融合的优势 | 第20页 |
| 2.1.3 多传感器集成融合模型 | 第20-21页 |
| 2.2 信息融合技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 信息融合的结构体系及通用处理结构 | 第21-24页 |
| 2.2.2 Kalman 滤波理论 | 第24-25页 |
| 2.3 基于 Kalman 滤波的数据融合 | 第25-27页 |
| 第3章 基于支持向量机的异常下限提取 | 第27-33页 |
| 3.1 支持向量机理论 | 第27-31页 |
| 3.1.1 支持向量机简介 | 第27页 |
| 3.1.2 支持向量机算法及分类原理 | 第27-31页 |
| 3.1.3 支持向量机优点 | 第31页 |
| 3.2 基于支持向量机的异常下限提取方法 | 第31-33页 |
| 第4章 应用实例 | 第33-45页 |
| 4.1 研究区域地质背景 | 第33-38页 |
| 4.1.1 自然经济地理及交通位置 | 第33-34页 |
| 4.1.2 区域地质 | 第34-35页 |
| 4.1.3 矿区地质 | 第35-37页 |
| 4.1.4 区域地球化学数据特征 | 第37-38页 |
| 4.2 实验分析 | 第38-44页 |
| 4.2.1 原始数据分析与异常圈定 | 第38-43页 |
| 4.2.2 综合异常实现 | 第43-44页 |
| 4.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第50页 |
