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面向海洋异常变化的时空聚类方法--以海表面温度异常和高度异常为例

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 引言第11-20页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 双约束聚类方法国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 时空聚类方法国内外研究现状第14-16页
        1.2.3 海洋异常变化时空聚类方法研究现状第16页
    1.3 研究内容及论文组织第16-19页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 论文组织安排第17-19页
    1.4 本章小结第19-20页
第二章 聚类分析概述第20-27页
    2.1 聚类基本概念第20-24页
        2.1.1 聚类分析及簇第20-22页
        2.1.2 相似性度量第22-23页
        2.1.3 聚类簇的评估第23-24页
    2.2 主要聚类算法简介第24-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 面向栅格的空间-属性双重约束聚类方法第27-42页
    3.1 基本概念第27-29页
    3.2 算法设计第29-32页
        3.2.1 属性均质簇的生成算法第30-31页
        3.2.2 空间相邻簇合并算法第31-32页
        3.2.3 空间邻近簇合并算法第32页
    3.3 算法参数确定第32-33页
    3.4 算法验证与对比分析第33-41页
        3.4.1 试验数据与预处理第33-34页
        3.4.2 实例验证第34-35页
        3.4.3 对比分析第35-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 面向时序栅格的时空聚类方法第42-59页
    4.1 时空邻域构建第42-43页
    4.2 算法设计第43-45页
        4.2.1 基本概念第43-44页
        4.2.2 算法流程第44-45页
    4.3 算法参数确定第45-48页
        4.3.1 时空邻域参数第45-47页
        4.3.2 属性阈值参数第47-48页
    4.4 算法评价与对比分析第48-57页
    4.5 本章小结第57-59页
第五章 太平洋海洋时空聚簇挖掘实例研究第59-71页
    5.1 研究区与数据第59-60页
        5.1.1 研究区介绍第59-60页
        5.1.2 数据介绍及预处理第60页
    5.2 太平洋实例研究第60-70页
    5.3 本章小结第70-71页
总结与展望第71-74页
    总结第71-72页
    展望第72-74页
参考文献第74-80页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第80-81页
    发表及待发表论文第80页
    主要参与科研项目第80-81页
致谢第81-82页

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