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面向三峡库区水环境监测的数据分析算法研究

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面向三峡库区水环境监测的数据分析算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-16页
  1.1 课题来源第8页
  1.2 论文研究背景、目的及意义第8-11页
    1.2.1 课题研究背景第8-10页
    1.2.2 课题研究目的第10页
    1.2.3 课题研究意义第10-11页
  1.3 相关领域研究现状第11-13页
    1.3.1 三峡库区水环境现状第11页
    1.3.2 水环境监测现状第11-12页
    1.3.3 水环境监测数据分析现状第12-13页
  1.4 本文主要研究内容及结构第13-14页
  1.5 本章小结第14-16页
2 样本数据的实时采集及预处理第16-34页
  2.1 WSN的构成及其节点结构第16-17页
  2.2 监测平台构建的可行性及整体架构第17-19页
    2.2.1 大规模WSN构建的可行性第17-18页
    2.2.2 网络整体架构第18-19页
  2.3 水环境监测平台的构建第19-24页
    2.3.1 系统硬件平台第19-22页
    2.3.2 系统软件平台第22-24页
  2.4 数据预处理第24-28页
    2.4.1 三峡库区水环境监测数据说明第24-25页
    2.4.2 三峡库区水环境监测数据清洗第25-26页
    2.4.3 主成分分析第26-28页
  2.5 FCM聚类算法的缺陷第28-32页
    2.5.1 模糊聚类理论第28-30页
    2.5.2 FCM聚类算法的缺陷第30-32页
  2.6 本章小结第32-34页
3 基于改进初始迭代中心的FFCM聚类算法第34-50页
  3.1 FFCM聚类算法第34-43页
    3.1.1 数据集的c划分及聚类目标函数第34-38页
    3.1.2 HCM聚类算法第38-39页
    3.1.3 FCM聚类算法第39-41页
    3.1.4 FFCM聚类算法第41-43页
  3.2 实验仿真及分析第43-49页
  3.3 本章小结第49-50页
4 基于自适应最佳聚类数的Canopy-FC聚类算法第50-64页
  4.1 Canopy算法第50-53页
    4.1.1 Canopy算法原理第50-51页
    4.1.2 Canopy算法流程第51-53页
  4.2 Canopy-FCM聚类算法第53-56页
    4.2.1 算法可行性分析第53页
    4.2.2 Canopy-FCM算法原理第53-55页
    4.2.3 对模糊加权指数m的讨论第55-56页
  4.3 实验仿真及分析第56-63页
    4.3.1 Canopy算法仿真分析第56-59页
    4.3.2 Canopy-FCM聚类算法仿真分析第59-63页
  4.4 本章小结第63-64页
5 算法性能对比及水质分析第64-68页
  5.1 三种算法的性能对比第64-65页
    5.1.1 算法的运算效率第64页
    5.1.2 算法的可靠性及适用性第64-65页
  5.2 近三年水质分析第65-67页
  5.3 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
  6.1 总结第68-69页
  6.2 今后研究工作展望第69-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
附录第76-83页
A 攻读硕士学位期间发表的论文情况第76页
B 攻读硕士学位期间参加的科研项目第76页
C 攻读硕士学位期间参加的科研项目第76-83页

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