面向海洋工程服务的远程智能管理系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第6-7页 |
| ·研究目的 | 第6页 |
| ·研究意义 | 第6-7页 |
| ·国内外的研究现状 | 第7-9页 |
| ·主要研究内容和结构 | 第9-10页 |
| 第二章 海洋灾害智能预警系统综述 | 第10-18页 |
| ·海洋灾害智能预警的意义 | 第10-12页 |
| ·智能预警系统的研究现状 | 第12页 |
| ·海洋灾害预警系统的框架 | 第12-14页 |
| ·以赤潮为典型海洋灾害的预警系统模型 | 第14-18页 |
| ·基于BP神经网络的赤潮预警模型 | 第14-15页 |
| ·基于免疫遗传算法的赤潮预警模型 | 第15-18页 |
| 第三章 海洋灾害智能预警系统的设计 | 第18-29页 |
| ·IGA-BP神经网络预警模型的设计 | 第18-21页 |
| ·IGA-BP模型的设计思路 | 第18页 |
| ·IGA-BP模型的设计结构 | 第18-19页 |
| ·IGA-BP模型的算法步骤 | 第19-21页 |
| ·海洋综合观测网络平台的设计 | 第21-24页 |
| ·海洋综合观测网络平台的意义 | 第21页 |
| ·海洋综合观测网络平台的架构 | 第21-24页 |
| ·海洋综合观测网络平台的功能 | 第24页 |
| ·数据处理的核心技术系统设计 | 第24-29页 |
| ·数据智能预处理系统 | 第24-25页 |
| ·数据同化系统 | 第25-26页 |
| ·数据融合系统 | 第26-27页 |
| ·数据集成系统 | 第27-29页 |
| 第四章 海洋灾害智能预警系统的实现 | 第29-43页 |
| ·基于智能方法的数据预处理 | 第29-33页 |
| ·使用聚类方法的数据清洗 | 第29-31页 |
| ·基于信息熵的数据选择 | 第31-33页 |
| ·基于模糊的数据同化 | 第33-36页 |
| ·观测数据同化流程 | 第33-34页 |
| ·数据模糊控制器的组成 | 第34-36页 |
| ·基于神经网络的数据融合 | 第36-38页 |
| ·数据融合的特点 | 第36-37页 |
| ·数据融合的模型 | 第37-38页 |
| ·基于XML的信息集成 | 第38-43页 |
| ·基于XML的信息集成整体框架 | 第38-39页 |
| ·信息资源层 | 第39页 |
| ·信息集成层 | 第39-41页 |
| ·服务应用接口层 | 第41-43页 |
| 第五章 海洋灾害智能预警系统的实验检测 | 第43-50页 |
| ·基于模糊的海洋观测数据同化-仿真实验 | 第43-44页 |
| ·基于神经网络的数据融合-仿真实验 | 第44-45页 |
| ·IGA-BP网络预警模型计算实验 | 第45-50页 |
| ·海洋岛和王家岛海域的预警性能测试 | 第45-46页 |
| ·IGA-BP与BP网络预警模型的性能比较 | 第46-48页 |
| ·IGA-BP网络预警模型的验证 | 第48-49页 |
| ·IGA-BP网络预警模型的修正 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
