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基于NetCDF的RTM數據分類聚合研究
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5-6頁
第一章 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景和意義第9-10頁
    1.2 國內外研究現狀第10-12頁
    1.3 論文的研究工作第12-15頁
第二章 RTM數據分類聚合技術研究第15-29頁
    2.1 CESM第15-16頁
        2.1.1 地球系統模式第15頁
        2.1.2 CESM模式第15-16頁
    2.2 NETCDF第16-18頁
        2.2.1 NetCDF技術第16-17頁
        2.2.2 NetCDF文件結構第17-18頁
    2.3 RTM第18-20頁
        2.3.1 RTM模型第18-19頁
        2.3.2 RTM網格單元第19-20頁
    2.4 神經網絡技術第20-26頁
        2.4.1 神經網絡第20-24頁
        2.4.2 神經網絡結構第24-26頁
    2.5 數據聚類技術第26-29頁
        2.5.1 數據聚類定義第26頁
        2.5.2 數據聚類流程第26-29頁
第三章 基于神經網絡的高維RTM數據聚類方法第29-43頁
    3.1 高維數據的特點第29頁
        3.1.1 稀疏性第29頁
        3.1.2 維度效應第29頁
    3.2 高維數據聚類方法第29-31頁
        3.2.1 維度約簡第30頁
        3.2.2 子空間聚類第30頁
        3.2.3 協同聚類第30-31頁
    3.3 基于神經網絡的高維數據降維模型第31-37頁
        3.3.1 Autoencoder算法第31-32頁
        3.3.2 Autoencoder算法的實現第32-33頁
        3.3.3 Autoencoder算法的優化第33-35頁
        3.3.4 實驗結果分析第35-37頁
    3.4 基于AUTOENCODER神經網絡的高維數據聚類第37-43頁
        3.4.1 K-means聚類算法第38-39頁
        3.4.2 K-means++聚類算法第39-41頁
        3.4.3 實驗結果分析第41-43頁
第四章 基于NETCDF的RTM多源數據分類聚合實現第43-59頁
    4.1 RTM多源數據聚合第43頁
    4.2 RTM多源數據聚合模型第43-50頁
        4.2.1 消息泵第44-46頁
        4.2.2 中間件第46-47頁
        4.2.3 協處理器第47-49頁
        4.2.4 實驗結果分析第49-50頁
    4.3 RTM數據NETCDF格式化第50-59頁
        4.3.1 RTM數據NetCDF格式化的必要性第51-52頁
        4.3.2 RTM數據NetCDF格式化接口設計第52-55頁
        4.3.3 RTM數據NetCDF格式化實現第55-59頁
第五章 總結與展望第59-61頁
    5.1 總結第59頁
    5.2 展望第59-61頁
致謝第61-63頁
參考文獻第63-65頁

 
論文編號BS3779761,這篇論文共65
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