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摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 大数据处理技术研究现状
1.2.2 农业气象灾害研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文结构
第二章 气象大数据处理相关技术概述
2.1 气象大数据概述
2.1.1 气象大数据处理架构
2.1.2 气象大数据特点
2.2 气象大数据预处理技术概述
2.2.1 气象大数据预处理的研究内容
2.2.2 粗糙集理论模型
2.2.3 气象大数据知识约简
2.3 气象大数据挖掘相关技术概述
2.3.1 气象大数据挖掘过程
2.3.2 K最近邻分类算法
2.3.3 自适应增强技术
2.4 MapReduee技术概述
2.4.1 MapReduce执行过程
2.4.2 MapReduce作业处理机制
2.5 本章小结
第三章 基于信息熵的并行化属性约简算法
3.1 问题描述
3.2 基于信息熵的并行化属性约简算法
3.2.1 信息熵约简
3.2.2 信息熵约简的并行化
3.3 仿真实验与结果分析
3.3.1 约简过程分析
3.3.2 算法性能分析
3.4 本章小结
第四章 基于MapReduce的K最近邻组合分类器研究
4.1 问题描述
4.2 基于MapReduee的KNN组合分类器
4.2.1 KNN组合分类器
4.2.2 KNN算法的并行化
4.3 仿真实验与结果分析
4.4 本章小结
第五章 大数据处理技术在农业气象灾害评估中的应用
5.1 问题描述
5.2 农业气象灾害风险评估
5.2.1 气象灾害等级指标
5.2.2 农业气象灾害风险指数
5.2.3 农业气象灾害评估结果
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来展望
致谢
参考文献
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