多层次不确知性融合模型及其在SST监测中的应用



多层次不确知性融合模型及其在SST监测中的应用

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多层次不确知性融合模型及其在SST监测中的应用

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-14页
第一章绪论	第14-32页
1.1 课题来源	第14页
1.2 研究背景	第14-18页
1.3 国内外研究现状	第18-27页
1.3.1 多源不确定性信息描述与知识处理	第18-21页
1.3.2 信息融合技术发展历程及面临的挑战	第21-23页
1.3.3 多卫星监测海水海表温度融合	第23-26页
1.3.4 融合模型的评估方法	第26-27页
1.4 研究内容与创新点	第27-28页
1.5 研究意义	第28-29页
1.6 本文结构	第29-32页
第二章全信息数据及全信息融合的多层多粒度模型	第32-57页
2.1 全信息数据	第32-39页
2.1.1 全信息数据特征	第33-35页
2.1.2 全信息数据的多层多粒度解析	第35-39页
2.2 全信息数据的约简	第39-44页
2.2.1 全信息数据的信息量度量	第39-42页
2.2.2 全信息数据的指向性约简与信息耗损	第42-44页
2.3 多层多粒度全信息融合模型	第44-55页
2.3.1 人类认知过程与全信息融合	第44-46页
2.3.2 全信息融合模型	第46-49页
2.3.3 全信息融合模型逻辑结构	第49-51页
2.3.4 多层多粒度全信息融合模型	第51-54页
2.3.5 融合复杂度与融合层次	第54-55页
2.4 本章小结	第55-57页
第三章传统数据融合方法——全信息数据的数据层融合	第57-70页
3.1 海表温度数据融合概况	第57-58页
3.2 多源数据的统计特征	第58-59页
3.3 变异系数融合法	第59-68页
3.3.1 变异系数法应用背景	第59-60页
3.3.2 变异系数法权重计算	第60-62页
3.3.3 多源卫星数据加权融合方法	第62-65页
3.3.4 融合结果检验	第65-68页
3.3.5 拓展订正点分析	第68页
3.4 聚类融合方法	第68-69页
3.5 本章小结	第69-70页
第四章扩展信息融合方法——全信息数据的信息层融合	第70-85页
4.1 基于推理的融合方法	第70-71页
4.2 传感器测量过程中的系统误差	第71-72页
4.3 多源数据的冲突度矩阵融合模型	第72-75页
4.3.1 多源数据一致性量化	第72-73页
4.3.2 多源数据冲突性量化	第73-74页
4.3.3 多源数据冲突度矩阵融合	第74-75页
4.4 多源数据的协同自适应融合模型	第75-84页
4.4.1 协同融合模型	第76-78页
4.4.2 协同融合方法实现流程	第78-80页
4.4.3 协同系数自适应学习器	第80-81页
4.4.4 协同融合结果	第81页
4.4.5 实验过程	第81-83页
4.4.6 实验分析	第83-84页
4.5 本章小结	第84-85页
第五章多层多粒度融合与评估——结构化数据知识发现	第85-103页
5.1 多层多粒度可信度评估模型	第85-86页
5.2 卫星传感器测量可信度量化模型	第86-97页
5.2.1 离群值判别与离群率	第86-92页
5.2.2 卫星传感器时间上的稳定性	第92-94页
5.2.3 卫星传感器空间上的稳定性	第94-95页
5.2.4 卫星传感器可靠性量化	第95-97页
5.3 测量目标时空稳定性量化模型	第97-101页
5.3.1 环境时/空复杂性量化	第97-100页
5.3.2 海洋区域复杂性综合评价	第100页
5.3.3 海洋区域稳定性量化	第100-101页
5.4 本章小结	第101-103页
第六章空间认知检索与全信息数据的非结构化知识提取	第103-119页
6.1 基于海域的空间知识描述	第104-107页
6.1.1 海洋区域之间的属性关系	第104-105页
6.1.2 海域空间知识库的建立	第105-106页
6.1.3 空间匹配算法的构建	第106-107页
6.2 基于空间认知的检索算法	第107-109页
6.2.1 文献预处理	第107-108页
6.2.2 基于空间知识库的文献检索方法	第108-109页
6.2.3 基于阈值的柔性匹配结果输出	第109页
6.3 台湾海峡 SST 信息检索	第109-112页
6.4. 全信息融合系统与非结构化知识提取	第112-117页
6.4.1 卫星监测数据集数据提取	第112-113页
6.4.2 高精度点提取	第113-115页
6.4.3 多融合方法融合效果对比	第115-116页
6.4.4 非结构化规则提取	第116-117页
6.5 本章小结	第117-119页
第七章总结与展望	第119-122页
7.1 结论	第119-120页
7.2 展望	第120-122页
参考文献	第122-132页
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文与专利	第132-134页
作者在攻读博士学位期间参研课题	第134-135页
致谢	第135-136页

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