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海洋综合观测系统信息集成与智能管理的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·研究动机、目的及意义第12-15页
     ·研究动机第12-13页
     ·研究目的与意义第13-15页
   ·国内外的研究现状第15-19页
   ·主要研究内容和创新点第19-20页
     ·主要研究内容第19页
     ·创新点第19-20页
   ·论文提纲第20-22页
第二章 海洋观测信息管理技术的综述第22-44页
   ·引言第22页
   ·海洋观测技术与系统第22-31页
     ·海洋观测技术第22-27页
     ·海洋观测系统第27-31页
   ·海洋信息管理技术第31-40页
     ·海洋观测信息第32-33页
     ·信息集成第33-36页
     ·信息管理第36-39页
     ·信息共享第39-40页
   ·有待进一步研究的问题第40-43页
   ·小结第43-44页
第三章 海洋综合观测网络平台的设计第44-51页
   ·引言第44页
   ·海洋综合观测网络平台的设计第44-46页
   ·网络平台的功能分析第46-50页
     ·观测层第46-47页
     ·传输层第47页
     ·处理层第47-49页
     ·应用层第49-50页
   ·小结第50-51页
第四章 海洋观测信息预处理技术的研究第51-61页
   ·引言第51页
   ·数据质量控制第51-53页
   ·预处理技术第53-55页
     ·数据清洗第53-54页
     ·数据转换第54页
     ·数据选择第54-55页
   ·基于智能方法的数据预处理框架第55-60页
     ·数据智能预处理框架第55页
     ·基于聚类的数据清洗第55-58页
     ·基于熵的数据选择第58-60页
   ·小结第60-61页
第五章 基于模糊分析的海洋数据同化算法研究第61-74页
   ·引言第61页
   ·相关技术第61-68页
     ·数据同化第61-64页
     ·四维数据同化第64-65页
     ·模糊分析第65-68页
   ·数据模糊同化算法第68-72页
     ·基于模糊的海洋观测数据同化网络模型第68-69页
     ·数据模糊同化算法第69-72页
   ·仿真实验第72-73页
   ·小结第73-74页
第六章 基于神经网络的海洋数据智能融合研究第74-85页
   ·引言第74页
   ·相关技术第74-78页
     ·神经网络第74-75页
     ·数据融合第75-78页
   ·基于神经网络的数据智能融合研究第78-82页
     ·结构模型第78-79页
     ·学习方法第79-80页
     ·模糊融合算法第80-82页
   ·仿真分析第82-83页
   ·小结第83-85页
第七章 基于XML的多态异构海洋信息集成研究第85-99页
   ·引言第85页
   ·XML技术与应用第85-88页
   ·海洋信息的过滤与集成第88-92页
     ·海洋信息第88-90页
     ·信息集成第90-92页
   ·基于XML的海洋观测信息集成第92-98页
     ·信息集成框架第92-95页
     ·XML文档与数据库的映射第95-98页
   ·小结第98-99页
第八章 基于综合观测网络平台的海洋灾害预警系统第99-119页
   ·引言第99页
   ·海洋灾害的预报预警第99-105页
     ·海洋灾害第99-103页
     ·海洋预警系统的研究发展第103-105页
   ·海洋灾害预警系统的设计第105-106页
   ·基于免疫遗传算法的神经网络赤潮预警第106-114页
     ·基于BP神经网络的赤潮预警建模第107-108页
     ·基于免疫遗传算法的BP神经网络赤潮预警建模第108-114页
   ·计算实例与试验分析第114-118页
     ·IGA-BP与BP网络预警模型的性能比较第115-117页
     ·IGA-BP网络赤潮预警第117页
     ·IGA-BP网络预警模型的修正第117-118页
   ·小结第118-119页
第九章 总结与展望第119-121页
   ·总结第119-120页
   ·展望第120-121页
参考文献第121-139页
致谢第139-140页
附录A 攻读博士学位期间发表的论文第140-142页
附录B 攻读博士学位期间主持和参加的项目第142-143页
附录C 攻读博士学位期间获得的奖励和荣誉称号第143页

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