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面向过程的海洋时空聚类模型及应用分析的开题报告
开题报告
一、选题意义
随着海洋领域数据不断积累和海洋科学的不断发展，海洋时空聚类分析越来越成为一个重要的问题。海洋时空聚类模型可以将海洋数据分类成具有相似特征的组但是，目前已有的研究大多基于机器学习算法，针对综合指标数据进行聚类，而这些方法往往无法很好的应对复杂多变的海洋环境。因此本文将研究面向过程的海洋时空聚类模型，基于分析海洋环境中海量数据个体及各部分之间的作用关系，结合海洋科学专业知识进行分类聚类，实现海洋时空特征的优化表达及数据简化。
二、研究目标
本研究旨在通过探究面向过程的海洋时空聚类模型及应用分析，实现以下目标：
1、提出一种新的面向过程的海洋时空聚类模型，以较少的数据耗费实现海洋时空数据的聚类。
2、基于该模型，优化表达海洋时空特征，探究相关的海洋事件特征，并对海洋漂浮物的时空分布规律进行分析。
3、通过研究实践案例，验证所提出的模型的有效性，不仅可以在海洋污染、海洋渔业等方面提供决策支持，更有助于深入理解海洋特性与海洋漂浮物的分布规律。
三、主要研究内容
（1）分析海洋时空数据组成和特性；
海洋时空数据具备大量的维度，不同的数据源数据类型差异大，对于提取有用特征进行分类而言，较大的噪声和无关因素突出，需要考虑如何去除冗余信息，并针对性的提取有用信息。
（2）选取适当的算法，并探究其特性与优化方案；
本研究将针对现有的聚类算法进行对比分析，选取最优算法，并基于该算法对模型进行改进及优化，以更好的适应海洋时空数据的分类要求，并验证模型效果的可靠性及有效性。
（3）实现实践案例分析
本文将通过运用面向过程的海洋时空聚类模型研究海洋污染事件，研究其分布规律，以及对海洋渔业的影响，最后结合海洋科学书籍进行分析，并在现有的海洋决策基础上提出改进建议。
四、研究难点
1、海洋时空数据量大，涵盖海洋环境的维度多，如何进行数据降维，避免冗余信息的影响，是一个难点。
2、针对机器学习类型的海洋时空聚类算法进行提升，更好的适应海洋环境数据特点，是一个难点。
3、在实践案例的研究中，如何准确度量和解读海洋特征，确定相应的分析方向和研究方法，是一个难点。
五、研究计划
第一阶段：文献综述和基础理论研究，预计两个月的时间，主要任务是对已有研究进行文献综述，并研究程序化建模的有关技术。
第二阶段：算法研究和模型构建，预计三个月的时间，根据文献的综述结果选取目标算法，并在此基础上进行新模型的设计和建立。
第三阶段：实践案例分析及数据应用，预计三个月左右的时间，将设计建立的新模型应用到实际数据分析中，并结合海洋科学书籍进行深入分析及实践演示。
第四阶段：论文撰写及修改，预计两个月左右的时间，撰写并完善研究成果，并进行论文修改，最终形成一篇优秀的毕业论文。
六、预期成果
1、提出了一种基于过程的海洋时空聚类模型，实现海洋特征的优化表达及数据简化。
2、研究分析了海洋漂浮物的时空分布规律，为海洋污染、海洋决策等方面提供了新的解决方案和建议。
3、推动理论研究与实际应用的关系，为未来的相关研究提供参考和借鉴。
四、参考文献
1.周涛等.海洋时空聚类算法综述[J].计算机科学应用,2019,9(7)：9-13。
2.刘江等.扩展的线性时间海洋时空聚类算法[J].计算机学报,2016,39(5)：1097-1108。
3.杨明艳等.海洋时空预处理过程中关键技术的研究与实现[J].海洋科技,2019,42(11)：123-128。
4.刘瑞宗等.基于海洋时空聚类的节点数据分析方法[J].计算机应用,2013,33(1)：190-196。
5.张红泉等.基于机器学习的多源海洋环境数据融合研究[J].信息技术与标准化,2018,6(18)：1-6。