|
% l7 ^5 C; U9 {2 i
随着海洋数据观测和传输技术的发展，海洋数据资源呈爆炸式增长，将智能计算技术应用于海洋大数据的分析与挖掘已成为海洋数据处理和应用的重要手段。海洋大数据具有产生速度快、多源异构体量大等特点，对其分析与挖掘离不开超级计算机的支持。 ; M! D- q! j8 n6 r; v, t
9 k: T, n2 ]! I 对于海洋大数据，智能计算技术研究面向开放的、自适应的、可演化的、可计算的计算技术。目前，智能计算技术已在赤潮预测、气象数值预报、生态环境分析、海表盐度模型、水产养殖布局等诸多海洋科学领域发挥了重要的作用。根据所使用的数据和方式的不同，智能计算技术可以分为智能驱动和数据驱动两类。智能驱动技术侧重于从数据中学习出规律模型，用于对新问题的判断和预测；数据驱动侧重于从数据中挖掘关联，并以此对新问题进行预测。智能计算技术的发展为海洋领域数据分析与挖掘提供了更多契机，也对超级计算提出了更高的需求。
1 p9 Y. P4 R& z j- V p/ W, V+ h! _. C0 W4 h# w
/ A: p0 g5 ?; N4 j1 F4 f+ j: o" ~* V- R) K$ ^5 q! y# t/ j
, b4 o* _2 R: ~! k( M0 j: }
| 
