密度聚类算法及其在海洋中尺度现象中的应用研究

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变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景及意义(Research Background and Significance)

1.2 国内外研究现状(The Research Status at Home and Abroad)

1.3 论文主要研究内容 (Main Research Contents)

1.4 章节安排（Chapter Arrangement）

2 基础理论与知识

2.1 中尺度涡介绍(Introduction to Mesoscale Eddy)

2.2 密度聚类理论概述(Overview of Density Clustering)

2.3 层次聚类与最小生成树（Hierarchical Clustering and Minimum Spanning Tree）

2.4 卡尔曼滤波理论概述(Overview of Kalman Filter)

2.5 本章小结(Conclusion)

3 基于最小生成树的分割区域密度聚类算法

3.1 引言（Foreword）

3.2 SMST-DBSCAN算法 (The SMST-DBSCAN Algorithm)

3.3 实验结果及分析(Experimental Results and Analysis)

3.4 本章小结(Conclusion)

4 基于k近邻图的密度聚类算法

4.1 引言（Foreward）

4.2 KNNG-DBSCAN算法（The KNNG-DBSCAN Algorithm）

4.3 实验结果及分析(Experimental Results and Analysis)

4.4 本章小结(Conclusion)

5 基于密度聚类的中尺度涡探测

5.1 引言(Foreward)

5.2 DC 中尺度涡探测算法(The DC Mesoscale Eddy Detection Algorithm)

5.3 中尺度涡探测实验(Experimental Results of Eddy Detection)

5.4 本章小结(Conclusion)

6 时间尺度密度聚类下的中尺度涡追踪

6.1 引言(Foreward)

6.2 KF-STDC 中尺度涡追踪算法(The KF-STDC Mesoscale Eddy Tracking Algorithm )

6.3 实验结果及分析(Experimental Result and Analysis)

6.4 本章小结(Conclusion)

7 结论与展望

7.1 总结（Conclusion）

7.2 展望（Prospects）

参考文献

作者简历

致谢

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