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《人工智能海洋学基础及应用》正式出版!

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8 p% k7 @. \$ H' B

原标题:《人工智能海洋学基础及应用》正式出版!

0 v) l8 [1 w [8 A2 _6 l' a/ V7 U 0 }. `5 v6 @4 Q! C& F$ |# W

' C% L: G) l R. _& ^ M

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( F% J( a3 K. H* f6 [2 b

人工智能海洋学是一门融合人工智能和海洋学的新兴交叉学科,本书旨在详尽充实地介绍人工智能海洋学的相关知识。本书共分9章,介绍了海洋大数据、Python语言、人工智能基础(神经网络、深度学习、卷积神经网络和循环神经网络)、海洋特征智能识别、海洋参数智能预测、动力参数智能估算和模式误差智能订正等,深入浅出地介绍了人工智能技术在海洋学中的应用。

8 b; P, g4 E5 J

目录

3 T0 g( h$ k9 V% P! r

前言

. Q2 [" K# W" U4 P* u. f. O

第1章 绪论 1

1 G& o' t, c; B! x. B& i

1.1 人工智能发展历程 1

6 s, Y! U9 i! z' I( I8 M* s: H. b* Z

1.1.1 第1次浪潮(20世纪50年代中期~60年代中期) 2

1 z# F$ f; |1 ~8 R% c8 ]8 [

1.1.2 第1次低谷(20世纪60年代中期~70年代中期) 2

* J+ j. Q" `2 ^; b

1.1.3 第2次浪潮(20世纪70年代中期~80年代中期) 2

' N9 E) Q) h' @+ @" e6 `9 y

1.1.4 第2次低谷(20世纪80年代中期~90年代中期) 3

6 V7 r7 ^+ a4 E" |: \, z5 n

1.1.5 第3次浪潮(20世纪90年代中期至今) 3

+ X2 i$ c+ f2 p/ t% t- V7 a4 O

1.2 人工智能海洋学发展历程 5

- B- c: C5 i$ u8 p- H; y+ R9 \

1.2.1 海洋特征智能识别 6

& [, m2 _& }0 P, X( u, E

1.2.2 海洋参数智能预测 6

3 ?6 v, b7 c/ Z5 s- x

1.2.3 动力参数智能估算 7

# S" P+ M7 O1 K7 ~

1.2.4 海洋智能化探测 7

' R+ C# @5 G# @% ~( Z

1.3 本书的结构和基本内容 8

, H% L- @8 R' s7 z- y' l

第2章 海洋大数据简介 10

4 Y) c5 @. | l, b9 u

2.1 大数据概况 10

0 H c8 r- j K7 u* C

2.2 海洋大数据的发展历程 10

! i* n5 _: U$ |+ w9 k' t

2.2.1 海洋数据的初步积累阶段 11

0 d c* E% ?$ q7 `! Z' S# \2 I* z

2.2.2 海洋数据的进一步积累阶段 12

) w0 `% n* [8 \5 m

2.2.3 海洋数据的大量积累阶段 13

9 ]3 W: A$ I+ C7 M+ @/ m

2.3 海洋大数据的定义及特征 14

* ?* z. s& ]) l) i" R

2.3.1 海洋大数据的定义 14

. C3 d- h p5 w2 k+ q

2.3.2 海洋大数据的特征 14

% Y+ C0 [' M) t. H3 O

2.4 海洋大数据的数据来源 15

: U0 g2 b) _- c& }, D9 y2 A% A, i

2.4.1 海洋实测数据 15

) J8 ^2 B! V* Z* X( x

2.4.2 海洋遥感数据 18

. q2 U! K) r% t! l) f& R

2.4.3 海洋模式数据 21

" n Q7 D& M* ]! w

2.5 海洋大数据的处理分析 23

. Z* t6 A, }: |7 e) U& j

2.5.1 海洋大数据的存储与管理 23

. _- s3 Z; h% J& ~# B

2.5.2 海洋大数据分析挖掘技术 24

0 O5 s0 Z( ~' P. ?" q. ~$ O" i

2.5.3 海洋大数据可视化技术 24

0 _: Z9 L. b% R* ]* g

2.6 常用海洋大数据平台 25

3 O `: B/ W! j$ E; r

2.6.1 海洋科学大数据中心 25

+ \9 j6 o3 w5 @; I0 F8 S9 B

2.6.2 美国国家数据浮标中心 26

4 O. o# i y, A0 Z5 F

2.6.3 欧洲海洋观测和数据网络 26

% w2 R4 X* q( W* `0 {' X

2.6.4 日本气象厅平台 27

$ D2 X, f4 {# d

2.7 一种常用的海洋大数据管理系统 27

2 J1 Q% M4 t6 j/ Q; m7 T# S6 _

2.7.1 为什么需要Hadoop 27

3 j) _1 [4 J( D6 n. {' X

2.7.2 HDFS 29

( T* O* `1 G. r8 V, _4 U/ h. O

2.7.3 MapReduce 31

) ?, [9 a3 ^& c5 G: ?( v

2.7.4 Hadoop的部署 32

" `3 N _" [6 l

思考练习题 37

; M0 Y3 r( d9 H

第3章 Python语言 38

4 f l" b: B; I; M6 J' `

3.1 安装与运行 38

5 q- |, Q# N Z7 \% W8 X- f7 _/ G% Y

3.1.1 安装Anaconda 38

1 d4 _* L! ]7 _! b

3.1.2 安装PyCharm 41

: m2 n0 U/ e' ?7 w

3.2 基本变量类型 42

9 B% f E+ H8 v

3.2.1 数字与运算 43

( W: ~) B% y# W" t5 V# x6 J$ \

3.2.2 字符串 44

2 ]1 s4 N% _; U, s4 {

3.2.3 列表 44

5 g2 e! k% }1 |2 X7 g- ]

3.2.4 字典 46

' @2 U/ d" b# w& a7 G& B

3.3 函数和类 48

/ m" `# j9 s: h% f; L# H% Z

3.3.1 函数 48

8 M6 ]7 N: h' R+ E" q

3.3.2 类 48

( U# ~1 k* U' l1 @, y. ^! ~7 D# m

3.4 循环与判断 51

3 l- c6 u6 q* v1 S- X/ I7 t4 j, c

3.5 库 52

! [. i: m& b# ~, w. h, U, H

3.5.1 Numpy 52

z: |' l& q0 b+ n) F' b# z' m2 u

3.5.2 Matplotlib 55

0 B7 I8 `: x& X

3.5.3 NetCDF 69

& {; Q$ H( F2 z' \( T" P$ U2 b

3.5.4 Xarray 69

# e( W- ]* f0 }

3.5.5 Cartopy 72

+ p4 j! }8 |3 k

3.5.6 TensorFlow 73

4 d$ R% `3 @0 N1 x; Q

思考练习题 76

* y) F0 x9 x* Y ?+ K: |

第4章 人工智能基础 79

6 J* r5 p8 ]: g# g& ~2 c

4.1 人工智能基本概念 79

) W( M: K+ G0 G5 E

4.1.1 数据集划分方法 79

8 ~9 g! m" d8 a$ j6 A2 o- q% p

4.1.2 分类问题评价指标 80

# h9 o' `8 ~( O, j7 x- K! H+ f

4.1.3 回归问题评价指标 82

[% Z& U& A* P' J1 b3 |

4.2 BP神经网络 82

. L: B: h; L( k! W$ b0 k2 T

4.2.1 神经网络基本概念 83

2 J2 I, {. `& Z" R, S# e, o( b

4.2.2 M-P模型 84

% {& G0 i5 p, ` j$ M; k

4.2.3 感知机模型 85

+ ~6 v0 V# H3 I( u S* r

4.2.4 BP神经网络 87

6 H/ M" j* v* A# h: w

4.3 其他神经网络 90

7 R/ B: u& p+ o7 P) D! l0 B

4.3.1 前馈神经网络 90

1 B( O6 I: f$ P8 h+ @

4.3.2 模糊神经网络 91

9 _+ D5 C; x( _. x% U

4.3.3 径向基神经网络 93

: e. }0 R+ j4 x* D4 c+ P4 g a, D

4.4 上机实验:搭建BP神经网络 95

- u0 T) \ W- C. X! k/ k

4.4.1 数据准备 96

0 A0 o p* M4 y6 g V5 p

4.4.2 模型搭建 96

2 \2 A( j) T3 r2 W+ n

4.4.3 结果检验 97

1 _4 z$ ?0 x- ?2 T

思考练习题 100

8 s$ O9 Z4 ]- y2 }, A% P

第5章 深度学习 101

# J! l6 D2 I: c, L

5.1 深度学习入门 101

. j1 }% K" n3 P

5.2 深度学习的特征 102

( X: W- N) Y& {, b

5.3 卷积神经网络的基础结构 104

( x# e, S' u' w2 B

5.3.1 数据输入层 104

% H9 A7 a5 R0 |7 d. P% I- D+ T

5.3.2 卷积层 105

+ ?! _) w& z j2 S, C9 C

5.3.3 池化层 107

9 `6 }+ f* f( f1 W9 T( d

5.3.4 全连接层 109

0 z/ z$ ~# z) f5 J; @

5.4 常用的4类卷积神经网络架构 109

$ B0 P8 d5 m9 H

5.4.1 LeNet5 110

4 B& Q' j% S4 s s' A0 z

5.4.2 AlexNet 111

9 q I* g+ D$ S, G" ?

5.4.3 VGG 114

! }2 d6 K7 D. e) S( g! k; D

5.4.4 ResNet 115

, K5 |( y8 R, U0 o: |1 [. }

5.5 基于卷积神经网络的语义分割 118

+ q5 d/ ]$ [$ ?$ `5 M1 C

5.5.1 图像处理的不同层次 118

5 o# {, Y; K1 z

5.5.2 全卷积神经网络 120

5 m! Q o# o' Q) R. _

5.5.3 DeepLab系列模型 123

# s4 |8 [; o2 f9 J1 l

5.5.4 PSPNet 127

P1 H. z6 w& A* m& `

5.6 上机实验:搭建卷积神经网络 129

3 f1 E3 @& f& ~3 i3 w- c* E

5.6.1 模型搭建 129

H* {& ?' [" u$ B" w# E& P

5.6.2 结果检验 131

: C. T1 p& a% r C$ W4 f8 O" u$ {2 Q

思考练习题 133

6 R! L+ l7 [; D! ?8 w G2 q

第6章 循环神经网络 134

; z5 V% t2 F3 U5 r6 {, G! f% b4 x

6.1 循环神经网络 134

- |* p* A8 X6 T- n( t8 h0 Z0 k9 F1 O

6.2 长短时记忆网络 137

: ~! R( ~; e- f/ G9 Y: Y5 p

6.2.1 LSTM的内部结构 137

( v) o5 `9 _- z

6.2.2 LSTM的“门”结构 138

. m# r1 X4 p+ j

6.3 门控循环单元 141

* T/ V2 {: B! U3 E, e; |

6.3.1 GRU的网络结构 141

: W3 C) @4 _' F% w

6.3.2 重置门和更新门 142

f6 s, P/ L+ I% P& g+ o

6.3.3 候选隐藏状态 142

: [9 Z, q2 p! l. M: M

6.3.4 隐藏状态 143

% d, y% f. K6 k! Y* w

6.4 双向网络结构 145

! j: w9 t1 _9 @( { V- ?

6.4.1 双向长短时记忆网络 145

6 C- `3 {% a0 Y) s# k# J

6.4.2 双向门控循环单元 146

5 U& f* [4 h# @4 ]( [4 t( ~6 N

6.5 上机实验:搭建循环神经网络 147

% b0 I4 p( T1 n9 f

6.5.1 数据准备与模型搭建 147

; b& U" R! [% e1 s; `- k

6.5.2 结果检验 149

0 R# {) [# |& {/ b8 M

思考练习题 151

0 c& k$ v& d9 m+ x

第7章 海洋特征智能识别 152

/ U, Y* ?0 x" Q: q, N

7.1 海洋涡旋与智能识别 152

' b. ?( i! C2 S8 b5 d& C9 n

7.1.1 海洋涡旋 152

" t: y5 }% q7 C5 j

7.1.2 基于PSPNet算法的海洋涡旋智能识别 153

, Z) ]; ^, L* E) w3 \( s: D

7.1.3 不同人工智能算法在海洋涡旋识别应用中的比较 160

/ O( A" q+ m7 Q$ p% k& n3 ~' F

7.2 海洋内波与智能识别 166

( ?& A$ n$ a7 }3 o! ^& F+ F

7.2.1 海洋内波 166

' C, B9 ?" Z, Q& O! s+ W, |

7.2.2 海洋内波的智能识别 168

% s) J \* S1 A1 z" W

7.3 海表溢油与智能监测 170

3 c1 A8 ^& D. H4 f/ y; i

7.3.1 海表溢油 170

8 @( ?* ~% V, i" g

7.3.2 海表溢油监测 172

7 `( c( @( F, u& q9 \

7.3.3 海表溢油的智能监测 172

$ [4 S) l N2 G) w/ B

7.4 海冰与智能探测 176

# D. F; U- C9 Y. H2 N

7.4.1 海冰 176

" u X, r3 Q, S: E! o$ B. @

7.4.2 海冰探测 177

& m7 P0 y) p- J8 n* n ?0 L$ [" q

7.4.3 海冰智能探测 177

3 M! l2 {+ ?- l" S/ v

7.5 海洋藻类与智能识别 180

7 ]) N8 C I# @5 i6 o5 r! r D

7.5.1 海洋藻类 180

1 k5 D5 H* X8 I. b* s& k

7.5.2 海洋藻类的智能识别 181

7 n* S0 w: w& _

7.6 海上船只与智能监测 183

3 F2 C) c/ ]: I6 [. }7 t' g$ J- j. w

7.6.1 海上船只监测 183

6 D, Q* U; D- `8 o- f7 ~$ p

7.6.2 海上船只智能监测 184

+ t% E6 I( H- q& p

7.7 上机实验:语义分割识别海洋涡旋 187

* z% Z! D, V: g

7.7.1 数据准备 187

% T; w4 O) q3 {" n

7.7.2 模型识别 189

5 _0 a; X4 W$ F5 E \

7.7.3 结果显示 193

. q9 q! R6 }/ B: r" O

思考练习题 197

- O5 U+ |$ N# D6 a8 v9 m

第8章 海洋参数智能预测 198

* ^& H$ S2 i+ ?" l# i, ~3 ?* y

8.1 海洋气候预测 198

6 m7 V2 {' W1 u7 [5 u, z- E/ K

8.2 近岸风暴潮智能预测 201

" ]7 M+ q3 J$ i" Q

8.2.1 风暴潮单点水位智能预测 202

e' L+ M' d& o& a4 y

8.2.2 风暴潮漫滩过程智能预测 206

. W1 }0 \3 Y# V4 C% n0 n) I1 k

8.3 海洋波浪智能预测 209

) f. E; L+ W H/ l2 G1 R+ B

8.4 海面风速智能预测 211

# t7 E9 Q, ]" r3 o1 z- g r; b

8.5 海表温度智能预测 213

2 c5 a7 D8 J+ x0 M- Q" F# G' ~( z

8.6 上机实验:有效波高智能预测 217

b4 O! |& u; e- t0 R$ z

8.6.1 数据准备 218

6 q! _; j& L" s: ] E( W. X. L

8.6.2 模型构建 218

# J. a! o7 P% B# _ p% B# A

8.6.3 结果展示 220

- o1 `: \4 i! f9 F* E3 o5 Y

思考练习题 221

+ R7 d x- H0 U) h- `

第9章 动力参数智能估算和模式误差智能订正 222

& y1 C5 y) x9 b6 U+ ?) z5 x% Z! v

9.1 海洋模式次网格动力参数的智能估算 223

- _: [ R d+ o; J

9.1.1 准地转海洋模式 223

7 m, k5 g1 X3 y

9.1.2 降低数据分辨率 224

. }' M6 d' |. f/ r$ o, x% R, J

9.1.3 智能估算模型 225

$ y- ?+ p4 U$ h7 Y3 ^# S

9.1.4 智能估算结果 226

' _& a: C' M3 i6 m! W

9.2 大气模式湿物理参数的智能估算 229

; x0 \' p) {" R, A2 ^3 U

9.2.1 湿静力能量守恒 230

. V+ h2 F* y# P7 P# o A

9.2.2 神经网络设置和数据 230

) g+ @( c) E( w

9.2.3 ResCu的智能预测结果 232

( u; r5 L. K& d9 `, v, b) }$ x

9.3 数值模式误差智能订正 235

4 B2 o' w( _6 T. V* ~# _

思考练习题 238

W$ B( x, H n

参考文献 239

. ^9 v( W9 U f* z7 `6 d% L ) L9 R) r j' M; H2 {0 a

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: [4 }" e w1 a+ T& V

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+ c9 O% N. S6 `3 |: s( F: F; z. ]

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/ t/ J( U# ~2 }$ ^: Q + n9 M6 K/ H) |; S

END

* ~6 f Q# _" p% J, ?2 ?8 S

信息来源:科学出版社。

1 [, w4 O. G. P( @! j/ v& f

转载请注明信息来源及海洋知圈编排

1 b8 H, W7 I. }1 o

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