| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1. 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 科学数据管理的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 非结构化数据管理与建模 | 第16-17页 |
| 1.2.3 机器学习和深度学习中的数据管理问题 | 第17-19页 |
| 1.2.4 极地科学数据管理研究进展 | 第19页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 2. 极光数据与极光形态分类过程中的数据管理问题 | 第21-27页 |
| 2.1 极光数据介绍 | 第21页 |
| 2.2 极光形态分类及其数据管理问题 | 第21-26页 |
| 2.2.1 极光形态分类及分类实现过程 | 第21-25页 |
| 2.2.2 极光形态分类中数据管理问题 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 数据建模 | 第27-41页 |
| 3.1 极光形态分类过程中的数据 | 第27-29页 |
| 3.1.1 极光相关数据 | 第27-28页 |
| 3.1.2 算法相关数据 | 第28页 |
| 3.1.3 极光分类过程相关数据 | 第28-29页 |
| 3.2 数据访问模式分析 | 第29-30页 |
| 3.3 数据建模 | 第30-40页 |
| 3.3.1 建立概念模型 | 第30-32页 |
| 3.3.2 建立逻辑模型 | 第32-38页 |
| 3.3.3 验证逻辑模型有效性 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4. 面向极光形态分类的数据管理与数据服务框架体系结构设计 | 第41-53页 |
| 4.1 框架体系结构总体设计 | 第41-43页 |
| 4.2 原始极光数据注册和预处理 | 第43-46页 |
| 4.2.1 原始极光数据注册 | 第43页 |
| 4.2.2 原始极光数据预处理 | 第43-46页 |
| 4.3 极光数据查询与探索 | 第46-48页 |
| 4.3.1 极光数据查询 | 第46-47页 |
| 4.3.2 极光数据探索 | 第47-48页 |
| 4.4 极光分类过程管理服务 | 第48-51页 |
| 4.4.1 基于机器学习的极光分类过程管理服务 | 第48-50页 |
| 4.4.2 基于深度学习的极光分类过程管理服务 | 第50-51页 |
| 4.5 极光分类过程查询 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 5. 面向极光形态分类的数据管理与数据服务框架实现 | 第53-72页 |
| 5.1 软硬件架构 | 第53-54页 |
| 5.2 原始极光数据注册信息管理实现 | 第54-57页 |
| 5.2.1 基于Redis实现原始极光数据注册信息管理 | 第54-55页 |
| 5.2.2 验证基于Redis实现原始极光数据注册信息管理的有效性 | 第55-57页 |
| 5.3 极光数据预处理并行化实现 | 第57-60页 |
| 5.4 极光图像基于内容的查询实现 | 第60-61页 |
| 5.5 极光数据探索实现 | 第61-62页 |
| 5.6 基于滑动窗口实现数据集重抽样 | 第62-63页 |
| 5.7 基于Spark的图像特征提取算法实现 | 第63-64页 |
| 5.8 基于Keras进行模型训练和测试 | 第64-66页 |
| 5.9 面向极光形态分类的数据管理与数据服务原型系统 | 第66-71页 |
| 5.10 本章小结 | 第71-72页 |
| 6. 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第79页 |
