天山西部森林生态监测e-Science平台传感器数据存储策略研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 引言 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第15页 |
| 1.1.3 项目来源 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 海量传感器数据存储面临的困境 | 第16-17页 |
| 1.2.2 海量数值型文件存储研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 海量图片文件存储研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.4 误差消除算法研究现状 | 第21页 |
| 1.2.5 综合评述 | 第21-22页 |
| 1.3 研究目标与主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第22页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第23-25页 |
| 1.5 研究组织结构 | 第25-26页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第26-32页 |
| 2.1 NoSQL数据库 | 第26页 |
| 2.2 Hadoop | 第26-27页 |
| 2.3 分布式存储系统HDFS | 第27-28页 |
| 2.4 MapReduce编程模型 | 第28-29页 |
| 2.5 HBase | 第29-30页 |
| 2.6 多元线性回归 | 第30页 |
| 2.7 曲线拟合 | 第30-31页 |
| 2.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 传感器原始数据误差消除算法研究 | 第32-44页 |
| 3.1 实验数据准备 | 第33-35页 |
| 3.2 研究方法 | 第35-36页 |
| 3.3 传感器数据误差校正算法 | 第36-43页 |
| 3.3.1 数据散点平滑处理方案 | 第36-38页 |
| 3.3.2 指数平滑处理 | 第38-41页 |
| 3.3.3 基于多元回归的数据校正模型 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 海量传感器数据存储机制研究 | 第44-55页 |
| 4.1 HDFS在存储海量小文件时面临的困境 | 第44-45页 |
| 4.2 海量传感器数据存储数据库选择 | 第45-50页 |
| 4.3 海量传感器数据存储方案设计 | 第50-54页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第50-52页 |
| 4.3.2 详细存储方案 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 原型系统验证与测试 | 第55-64页 |
| 5.1 原型系统简介 | 第55-58页 |
| 5.1.1 主要研究内容 | 第55-57页 |
| 5.1.2 平台系统架构 | 第57-58页 |
| 5.2 数据存储需求 | 第58-60页 |
| 5.3 系统测试 | 第60-63页 |
| 5.3.1 测试环境 | 第60页 |
| 5.3.2 测试数据 | 第60页 |
| 5.3.3 测试方法 | 第60-61页 |
| 5.3.4 测试结果 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 讨论 | 第65-66页 |
| 6.3 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录 | 第72-76页 |
| 在读期间的学术研究 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
