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基于K-Means聚类法的水团划分算法和可视化研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
前言第11-13页
1 绪论第13-15页
   ·课题背景及关键技术发展状况第13-14页
   ·本文的研究内容第14-15页
2 水团划分第15-34页
   ·引言第15页
   ·水团的重要概念第15-23页
     ·定性的水团综合分析法第16-17页
     ·水团的浓度混合分析法第17-20页
     ·水团的概率统计分析法第20-22页
     ·水团的模糊数学分析法第22-23页
   ·聚类分析算法第23-28页
     ·基于划分的方法第24-25页
     ·基于层次的方法第25-26页
     ·基于密度的方法第26-27页
     ·基于网格的方法第27-28页
   ·基于 K-means 聚类法的水团划分算法第28-33页
     ·K-means 聚类算法的基本原理第28-29页
     ·K-means 聚类算法结构分析第29-30页
     ·K-means 聚类的特点和应用于水团划分的依据第30-31页
     ·基于K-means 聚类法的水团划分算法第31-33页
   ·本章小结第33-34页
3 科学计算可视化的研究第34-50页
   ·引言第34-35页
   ·表面绘制方法第35-36页
     ·移动立方体法(Marching Cube)第35页
     ·剖分立方体法(Dividing Cube)第35-36页
   ·体绘制方法第36-38页
     ·图像空间为序的体绘制方法第36-37页
     ·物体空间为序的体绘制方法第37页
     ·基于频域的体绘制方法第37-38页
     ·基于纹理映射的体绘制方法第38页
   ·可视化水团划分第38-48页
     ·水团划分的体数据第39-40页
     ·水团划分的体绘制光学模型第40-43页
     ·水团划分的数据场分类第43-45页
     ·水团划分体绘制的转换函数——颜色赋值和Alpha 混合第45页
     ·水团划分的重新采样第45-47页
     ·水团划分的图像合成第47-48页
   ·本章小结第48-50页
4 基于 K-means 聚类法的水团划分算法的可视化实现第50-55页
   ·K-means 水团划分模块第50-51页
   ·交互式光线投射渲染模块第51-52页
   ·实验结果和分析第52-54页
   ·本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-56页
参考文献第56-59页
个人论文发表情况第59-60页
致谢第60-61页

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