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全地球大数据算法基础刘永和、胡永红、王燕平9787502979720
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前言章 绪论1.1 预备概念1.2 大数据的概念1.3 地球大数据1.4 地球大数据的分类1.5 地球大数据的支撑技术体系1.6 与地球大数据相关的术语1.7 地球大数据的发展1.8 地球大数据科学研究第2章 地球信息的表达、存储与传输2.1 数据结构的概念2.2 地球信息表达的数据结构. 外部存储数据结构2.4 数据库存储方式2.5 网络数据传输2.6 面向对象建模技术第3章 地球坐标系与投影变换3.1 大地坐标系3.2 墨卡托(Mercator)投影3.3 墨卡托投影正反解公式3.4 高斯-克吕格投影和UTM投影3.5 兰勃特等角投影3.6 正弦曲线投影第4章 地球空间计算几何算法4.1 拓扑计算4.2 空间数据量算4.3 极坐标变换4.4 几何变换第5章 平滑曲线建模算法5.1 抛物线参数混合样条5.2 Hermite曲线5.3 连续三次参数样条曲线5.4 分段三次多项式平滑法第6章 地球信息可视化6.1 地球数据的彩色渲染6.2 图形显示流水线6.3 图形交互技术6.4 地图绘制举例第7章 不规则三角网的生成算法7.1 不规则三角网7.2 Delaunay 三角网生成算法7.3 Delaunay三角网的算法效率第8章 插值与重采样8.1 插值与重采样的概念8.2 简易插值模型8.3 多面函数法8.4 空间自协方差很好插值法8.5 Cressman插值法8.6 等值线的生成算法8.7 快速重采样算法8.8 小结第9章 统计分析方法9.1 概率密度函数及累积分布函数9.2 常用理论分布模型9.3 分布参数的点估计方法9.4 Python 语言中的统计分布函数9.5 统计分布的应用0章 主成分变换10.1 主成分变换的基本原理10.2 主成分变换步骤10.3 主成分变换举例10.4 正交经验函数1章 机器学习方法11.1 遗传算法11.2 梯度下降法2章 统计建模方法12.1 一元线回归模型12.2 多元线回归模型1. 非线回归模型的建方12.4 广义线模型12.5 分位数回归12.6 核回归(Kernel regression)12.7 广义加模型(Generalized Additive Models)12.8 岭回归与LASSO回归12.9 人工神经网络12.10 K均值聚类法12.11 Bayes分类与EM算法3章 地学信号分析技术13.1 信号分析的数学基础13.2 傅里叶变换13.3 信号分析技术的应用4章 小波变换技术及其应用14.1 小波变换的基本理论14.2 离散小波变换14.3 小波变换的应用参考文献
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