导读:本文包含了海洋水团论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:谱聚类,谱混合模型,海洋水团分析,水交换
海洋水团论文文献综述
宋军,刘玉龙,李静,郭俊如,牟林[1]（2016）在《谱混合模型方法优化及其在海洋水团分析与水交换研究中的应用》一文中研究指出优化了谱混合模型(Spectral Mixture Model,SMM)分析方法,提出了谱混合模型方法中两个关键参数的一般优化方案。优化后的方法能够对大量的数据样本进行快速聚类分析,并通过求解概率密度函数确定不同聚类之间的混合区域。以该方法在海洋水团以及水交换中的应用为例,详细阐明了谱混合模型方法的工作原理及过程。在谱聚类方法基础上建立的谱混合模型分析法,避免了传统模糊聚类分析方法的不足,即使在物理量的散点数据分布呈现广泛连续性时,仍然能够抓住数据时空分布的主要变化方向,其在水团的辨别、水团边界以及水交换混合区的分布及其变化规律的研究中具有广泛的应用。(本文来源于《海洋通报》期刊2016年01期）
管倩倩[2]（2006）在《基于拓扑分析的海洋特征结构的提取研究》一文中研究指出自从我国将发展“数字海洋”列入“十五”和2015年国家海洋科学技术发展计划以来,研究、发展有关海洋信息可视化的理论、技术与方法就成了一个急需面对的问题。特征可视化(Feature-based Visualization)是90年代提出并迅速发展的一种全新思路的可视化方法。这类“有选择”的可视化方法,通过对场中有意义部分即“特征”进行重点可视化,可以滤除无关数据,极大降低信息的处理量,甚至获得被抽取特征的量化描述。其中,特征提取是特征可视化方法的主要任务,也是特征跟踪及事件检测的首要步骤。它的目标是测定、量化和描述一个数据集中的特征,可分为基于图像处理的特征提取、基于拓扑分析的特征提取等等。对于海洋流场这样庞大复杂的流场数据,可视化它们蕴含的全部信息几乎是不可能的,因而特征可视化成为必然的选择。我们在研究中主要是使用基于拓扑分析的特征提取技术,来对海洋特征结构的提取进行研究。水团分析是海洋学研究上的重要课题,寻求一个能客观、准确、自动、高效,有严谨理论背景的划分海洋水团的途径一直是海洋学上一个值得探索的问题。为了解决当前水团分析中难以准确划定水团边界的问题,本文将拓扑学理论与可视化技术应用于海洋水团分析,应用拓扑学上的Morse理论提出了一个水团划分与可视化的新方法。新方法具有严谨的理论背景,可以准确、自动、客观地产生水团边界。且摆脱了以往人工定义及绘制边界时难以避免的随意性,使水团划分结果更可信,准确度更高,为今后定量分析和研究水团打下了基础。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2006-04-01）
杨冠杰,耿震,孙菁[3]（2000）在《散乱体数据可视化:海洋水团分析的新途径》一文中研究指出应用科学计算可视化技术于海洋学研究在中国尚不多见。本文试图将这一技术引入物理海洋学领域。文中详细介绍了应用散乱体数据可视化划分和分析海洋水团的方法，包括适于水团分析的数据建模，可视化水团及温、盐度场总体分布及特征分布的体绘制法和等值面绘制法。最后，给出了这些方法在黄、东海毗邻海区５—６月份水团及温、盐度场分布研究中的实际应用。结论显示了科学计算可视化在海洋学研究中的应用潜力。(本文来源于《海洋通报》期刊2000年02期）
李凤岐,苏育嵩[4]（1989）在《海洋水团的Fisher型逐步判别预报》一文中研究指出判别分析是多元分析方法之一,我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子,依每个因子的Wilks量进行F—检验,逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息,给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例,给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。(本文来源于《青岛海洋大学学报》期刊1989年S1期）
李凤岐,苏育嵩[5]（1987）在《海洋水团的Fisher型逐步判别预报》一文中研究指出判别分析是多元分析方法之一,我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子,依每个因子的Wilks量进行F—检验,逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息,给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例,给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。(本文来源于《山东海洋学院学报》期刊1987年04期）
邱章,黄企洲[6]（1986）在《模糊聚类法在海洋水团划分中的运用初探——Ⅱ.用模糊聚类图与λ集讨论水团个数的辨识及水团间的均匀化过程》一文中研究指出在文献[1]中,我们提出了水团模糊聚类划分的理由、原理;并且以1976年10月南海北部某一水域的资料为例,利用模糊聚类的原理作了水团划分的尝试,得到了比较合理的结果。在文献[2]里,我们以文献[1]为基础,建立了水团的模糊子集,运用隶属函数法,研究了如何确定水团的边界位置及混合带(层)的宽(厚)度问题。但是,有关水团个数的确定以及水团间的均匀化过程,上述文献均未具体涉及。有鉴于此,本文进一步假定每一个观测站(层)的海洋水文要素值代表了该测站(层)的小邻域内的海(本文来源于《热带海洋》期刊1986年04期）
邱章,黄企洲[7]（1984）在《模糊聚类法在海洋水团划分中的运用初探(Ⅰ)》一文中研究指出前言水团的划分具有鲜明的实用价值。不同水团的交汇处称为混合带(俗称水隔),往往是鱼类集群之处。多年来,不少学者从事水团的划分研究,提出了一些方法,并且在大洋水团划分方面取得了较好的结果。对于浅海,有人企图把基于大洋水文特征建立起来的水团分析方法直接搬过来套用,其结果一般都不理想。过去在海洋水团分析中,经常使用的方法,如地理学分析方法,浓度混合理论分析法等等。有的只是定性分析,有的虽然能得到定量的结果,(本文来源于《海洋湖沼通报》期刊1984年01期）
海洋水团论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
自从我国将发展“数字海洋”列入“十五”和2015年国家海洋科学技术发展计划以来,研究、发展有关海洋信息可视化的理论、技术与方法就成了一个急需面对的问题。特征可视化(Feature-based Visualization)是90年代提出并迅速发展的一种全新思路的可视化方法。这类“有选择”的可视化方法,通过对场中有意义部分即“特征”进行重点可视化,可以滤除无关数据,极大降低信息的处理量,甚至获得被抽取特征的量化描述。其中,特征提取是特征可视化方法的主要任务,也是特征跟踪及事件检测的首要步骤。它的目标是测定、量化和描述一个数据集中的特征,可分为基于图像处理的特征提取、基于拓扑分析的特征提取等等。对于海洋流场这样庞大复杂的流场数据,可视化它们蕴含的全部信息几乎是不可能的,因而特征可视化成为必然的选择。我们在研究中主要是使用基于拓扑分析的特征提取技术,来对海洋特征结构的提取进行研究。水团分析是海洋学研究上的重要课题,寻求一个能客观、准确、自动、高效,有严谨理论背景的划分海洋水团的途径一直是海洋学上一个值得探索的问题。为了解决当前水团分析中难以准确划定水团边界的问题,本文将拓扑学理论与可视化技术应用于海洋水团分析,应用拓扑学上的Morse理论提出了一个水团划分与可视化的新方法。新方法具有严谨的理论背景,可以准确、自动、客观地产生水团边界。且摆脱了以往人工定义及绘制边界时难以避免的随意性,使水团划分结果更可信,准确度更高,为今后定量分析和研究水团打下了基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海洋水团论文参考文献
[1].宋军,刘玉龙,李静,郭俊如,牟林.谱混合模型方法优化及其在海洋水团分析与水交换研究中的应用[J].海洋通报.2016
[2].管倩倩.基于拓扑分析的海洋特征结构的提取研究[D].中国海洋大学.2006
[3].杨冠杰,耿震,孙菁.散乱体数据可视化:海洋水团分析的新途径[J].海洋通报.2000
[4].李凤岐,苏育嵩.海洋水团的Fisher型逐步判别预报[J].青岛海洋大学学报.1989
[5].李凤岐,苏育嵩.海洋水团的Fisher型逐步判别预报[J].山东海洋学院学报.1987
[6].邱章,黄企洲.模糊聚类法在海洋水团划分中的运用初探——Ⅱ.用模糊聚类图与λ集讨论水团个数的辨识及水团间的均匀化过程[J].热带海洋.1986
[7].邱章,黄企洲.模糊聚类法在海洋水团划分中的运用初探(Ⅰ)[J].海洋湖沼通报.1984