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基于遥感数据的海洋水色水温重构方法研究

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基于遥感数据的海洋水色水温重构方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-14页
  · 课题研究的背景和意义第7-9页
  · 国内外发展现状第9-12页
  · 本文研究的内容第12-14页
    · 拟解决的问题第12页
    · 本文的组织结构第12-14页
第二章 自组织映射(SOM)算法第14-26页
  · 神经网络及其学习算法第14-20页
    · 神经网络第14-17页
    · 神经网络的学习方式和学习算法第17-20页
  · 自组织映射(SOM)算法第20-23页
    · 自组织映射SOM算法的提出第20页
    · 自组织映射SOM网络理论第20-23页
  · SOM算法应用于海洋遥感水色水温图像处理第23-25页
  · 本章小结第25-26页
第三章 经验正交函数(EOF)算法第26-35页
  · 传统的缺失值重构算法——最优插值算法第26-29页
    · 最优插值法(OI)第26-27页
    · OI应用于海洋遥感水色水温图像处理第27-28页
    · 最优插值法的不足第28-29页
  · 经验正交函数(EOF)算法第29-34页
    · EOF分析法第29-30页
    · DINEOF分析法第30-33页
    · EOF算法应用于海洋遥感水色水温图像处理第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 SOM-EOF算法第35-42页
  · SOM-EOF算法的提出第35-37页
    · SOM算法的不足第35-36页
    · EOF算法的不足第36-37页
  · SOM-EOF算法第37-40页
  · SOM-EOF算法应用于海洋遥感水色水温图像处理第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第五章 海洋遥感水色水温产品重构实验第42-57页
  · 遥感数据来源和研究区域第42-45页
  · SST重构实验第45-51页
    · EOF和SOM-EOF重构SST对比试验第45-46页
    · SOM和SOM-EOF重构SST对比试验第46-48页
    · SOM和EOF重构SST对比试验第48页
    · SOM-EOF算法重构结果和模态分析第48-50页
    · 误差分析第50-51页
  · CHL重构实验第51-56页
    · EOF和SOM-EOF重构CHL对比试验第51-52页
    · SOM和SOM-EOF算法重构CHL对比试验第52-53页
    · SOM和EOF重构CHL对比试验第53-54页
    · SOM-EOF算法重构结果和模态分析第54-56页
    · 误差分析第56页
  · 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
  · 本文的工作总结第57页
  · 本文的工作展望第57-59页
参考文献第59-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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