基于Hadoop的雷灾文本聚类与雷暴预测模型的研究



基于Hadoop的雷灾文本聚类与雷暴预测模型的研究

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基于Hadoop的雷灾文本聚类与雷暴预测模型的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景和意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 国内气象数据挖掘研究现状	第9-10页
· 国外气象数据挖掘研究现状	第10页
· 云计算研究发展现状	第10-12页
· 论文的主要工作	第12页
· 论文组织结构	第12-14页
第二章气象数据挖掘	第14-28页
· 数据挖掘简介	第14-15页
· 数据挖掘过程	第15-16页
· 常用数据挖掘算法	第16-17页
· 朴素贝叶斯分类算法	第17-21页
· 贝叶斯定理	第18页
· 算法思想	第18-19页
· 算法框架模型	第19-20页
· 算法流程	第20-21页
· 算法的问题	第21页
· Fisher判别准则	第21-25页
· 基本思想	第22页
· 算法过程	第22-25页
· K-me-聚类算法	第25-27页
· 基本思想	第25页
· 基本过程	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章 ThunderCloud资源存储平台	第28-44页
· ThunderCloud平台构架	第28-33页
· ThunderCloud平台搭建	第28-31页
· Hadoop相关项目介绍	第31-33页
· HDFS介绍	第33-40页
· HDFS体系架构	第33-36页
· HDFS文件读写	第36-38页
· 文件块放置策略及副本管理	第38-40页
· HDFS负载均衡	第40页
· MapReduce编程框架	第40-43页
· MapReduce简介	第40-41页
· MapReduce作业机制	第41-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章基于MRKM的雷灾文本聚类	第44-51页
· 雷灾文本聚类相关技术	第44-46页
· 文本的预处理	第44-45页
· 文本表示模型	第45页
· 向量相似度度量	第45-46页
· MRKM雷灾文本聚类	第46-49页
· MRKM雷灾文本实验及评估	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第五章基于MRNB的雷暴预测模型	第51-66页
· 气象资料的选取	第51页
· 气象因子的选择	第51-53页
· 气象资料的预处理	第53-55页
· MRNB的设计与实现	第55-60页
· MRNB实验对比与评估	第60-64页
· Fisher雷暴预测模型	第60-61页
· 实验对比	第61-64页
· 本章小结	第64-66页
第六章总结与展望	第66-68页
· 论文总结	第66页
· 本文所存在的不足	第66-67页
· 工作展望	第67-68页
参考文献	第68-73页
作者简介	第73-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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