地球科學(xué)大數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	劉永和，胡永紅，王燕平
出版社：	氣象出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787502979720	出版時(shí)間：	2023-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	197	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是地球科學(xué)大數(shù)據(jù)相關(guān)處理方法和技術(shù)的專著。本書系統(tǒng)介紹了信息技術(shù)、地球幾何計(jì)算、地理信息數(shù)值算法、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)建模、傅里葉變換和小波分析等內(nèi)容的底層原理、研究方法和實(shí)踐案例，共14章。結(jié)合作者多年科研經(jīng)驗(yàn)，所有章節(jié)盡可能清晰展示大數(shù)據(jù)方法技術(shù)的基本原理，給出全面準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)公式和推導(dǎo)過程，提供了相應(yīng)的計(jì)算機(jī)算法和部分程序代碼，可操作性和實(shí)踐性強(qiáng)。本書可作為高等院校地學(xué)和大數(shù)據(jù)學(xué)科本科生和研究生的專業(yè)課教材，也可以供相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生以及從事大數(shù)據(jù)工作的科研人員與軟件開發(fā)人員學(xué)習(xí)或參考。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 預(yù)備概念
1.2 大數(shù)據(jù)的概念
1.3 地球大數(shù)據(jù)
1.4 地球大數(shù)據(jù)的分類
1.5 地球大數(shù)據(jù)的支撐技術(shù)體系
1.6 與地球大數(shù)據(jù)相關(guān)的術(shù)語
1.7 地球大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1.8 地球大數(shù)據(jù)科學(xué)研究
第2章地球信息的表達(dá)、存儲(chǔ)與傳輸
2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念
2.2 地球信息表達(dá)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.3 外部存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方式
2.5 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸
2.6 面向?qū)ο蠼＜夹g(shù)
第3章地球坐標(biāo)系與投影變換
3.1 大地坐標(biāo)系
3.2 墨卡托（Mercator）投影
3.3 墨卡托投影正反解公式
3.4 高斯-克呂格投影和UTM投影
3.5 蘭勃特等角投影
3.6 正弦曲線投影
第4章地球空間計(jì)算幾何算法
4.1 拓?fù)溆?jì)算
4.2 空間數(shù)據(jù)量算
4.3 極坐標(biāo)變換
4.4 幾何變換
第5章平滑曲線建模算法
5.1 拋物線參數(shù)混合樣條
5.2 Hermite曲線
5.3 連續(xù)三次參數(shù)樣條曲線
5.4 分段三次多項(xiàng)式平滑法
第6章地球信息可視化
6.1 地球數(shù)據(jù)的彩色渲染
6.2 圖形顯示流水線
6.3 圖形交互技術(shù)
6.4 地圖繪制舉例
第7章不規(guī)則三角網(wǎng)的生成算法
7.1 不規(guī)則三角網(wǎng)
7.2 Delaunay 三角網(wǎng)生成算法
7.3 Delaunay三角網(wǎng)的算法效率
第8章插值與重采樣
8.1 插值與重采樣的概念
8.2 簡(jiǎn)易插值模型
8.3 多面函數(shù)法
8.4 空間自協(xié)方差插值法
8.5 Cressman插值法
8.6 等值線的生成算法
8.7 快速重采樣算法
8.8 小結(jié)
第9章統(tǒng)計(jì)分析方法
9.1 概率密度函數(shù)及累積分布函數(shù)
9.2 常用理論分布模型
9.3 分布參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)方法
9.4 Python 語言中的統(tǒng)計(jì)分布函數(shù)
9.5 統(tǒng)計(jì)分布的應(yīng)用
0章主成分變換
10.1 主成分變換的基本原理
10.2 主成分變換步驟
10.3 主成分變換舉例
10.4 正交經(jīng)驗(yàn)函數(shù)
1章機(jī)器學(xué)習(xí)方法
11.1 遺傳算法
11.2 梯度下降法
2章統(tǒng)計(jì)建模方法
12.1 一元線性回歸模型
12.2 多元線性回歸模型
12.3 非線性回歸模型的建立方法
12.4 廣義線性模型
12.5 分位數(shù)回歸
12.6 核回歸（Kernel regression）
12.7 廣義加性模型（Generalized Additive Models）
12.8 嶺回歸與LASSO回歸
12.9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12.10 K均值聚類法
12.11 Bayes分類與EM算法
3章地學(xué)信號(hào)分析技術(shù)
13.1 信號(hào)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
13.2 傅里葉變換
13.3 信號(hào)分析技術(shù)的應(yīng)用
4章小波變換技術(shù)及其應(yīng)用
14.1 小波變換的基本理論
14.2 離散小波變換
14.3 小波變換的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)