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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于参与感知的稀疏气象数据处理及可视化平台研究
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基于参与感知的稀疏气象数据处理及可视化平台研究
 
     论文目录
 
摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 选题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文主要工作与组织结构第12-14页
第二章 基础理论与相关技术第14-28页
    2.1 气象参与感知系统网络框架第14-16页
        2.1.1 气象参与感知系统组成第14页
        2.1.2 基于参与感知的气象数据融合及预测系统介绍第14-16页
    2.2 人工神经网络概述第16-21页
        2.2.1 神经元模型第16-17页
        2.2.2 人工神经网络的工作原理第17-18页
        2.2.3 人工神经网络的分类及应用第18-21页
    2.3 MVC结构模式和Spring Web MVC框架分析第21-24页
        2.3.1 MVC结构模式第22页
        2.3.2 Spring Web MVC框架介绍第22-24页
        2.3.3 Spring Web MVC框架的优势第24页
    2.4 数据读取技术第24-26页
    2.5 基于javascript的图表库ECharts第26-27页
        2.5.1 ECharts的概述第26页
        2.5.2 ECharts的功能及应用第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 稀疏气象数据处理及可视化平台设计第28-41页
    3.1 平台设计目标与原则第28-29页
        3.1.1 平台设计总体目标第28页
        3.1.2 平台设计原则第28-29页
    3.2 平台技术思路第29-30页
    3.3 平台总体框架设计第30-33页
        3.3.1 业务分析第30-31页
        3.3.2 平台数据流程第31-32页
        3.3.3 平台架构第32-33页
    3.4 平台功能模块设计第33-35页
        3.4.1 平台总体功能概述第33页
        3.4.2 子模块功能介绍第33-35页
    3.5 数据库设计第35-40页
        3.5.1 数据库设计原则第35-36页
        3.5.2 数据库具体设计实现第36-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 RBF神经网络的改进与实现第41-54页
    4.1 RBF神经网络概述第41-42页
        4.1.1 RBF神经网络的结构第41-42页
        4.1.2 RBF神经网络学习策略第42页
    4.2 RBF神经网络的实现第42-45页
        4.2.1 RBF神经网络的实现流程第42-43页
        4.2.2 RBF神经网络的具体实现过程第43-45页
            4.2.2.1 K-means聚类算法第43-44页
            4.2.2.2 正交最小二乘法第44-45页
    4.3 RBF神经网络存在的缺点第45-46页
    4.4 RBF神经网络的改进第46-48页
    4.5 改进型RBF神经网络的具体应用第48-53页
        4.5.1 样本数据的准备第48-49页
        4.5.2 样本数据的归一化处理第49页
        4.5.3 实验过程第49-50页
        4.5.4 实验结果分析第50-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 稀疏气象数据处理及可视化平台实现第54-70页
    5.1 自动气象站气象数据第54-59页
        5.1.1 安徽省自动气象站气象数据格式说明第54-56页
        5.1.2 分析二进制气象数据文件第56-59页
    5.2 参与感知气象数据第59-62页
        5.2.1 参与感知气象数据的采集第59-61页
        5.2.2 参与感知气象数据的上传第61-62页
    5.3 气象资料上传下载接口第62-63页
    5.4 实时气象数据查询系统第63-68页
    5.5 气象数据统计第68-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第六章 稀疏气象数据处理及可视化平台测试第70-77页
    6.1 平台环境配置第70-71页
    6.2 平台功能测试第71-76页
        6.2.1 当天与未来天气查询第72-73页
        6.2.2 实时天气查询测试第73页
        6.2.3 登录界面测试第73-74页
        6.2.4 链接跳转测试第74页
        6.2.5 表单测试第74页
        6.2.6 速度测试第74页
        6.2.7 压力测试第74-76页
    6.3 本章小结第76-77页
第七章 总结与展望第77-79页
    7.1 总结第77-78页
    7.2 展望第78-79页
参考文献第79-85页
作者简介第85-87页
致谢第87页

 
 
论文编号BS2593837,这篇论文共87
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