利用渤、北黄海M2同潮图找出北纬34度开边界条件，通过画网格线确定北纬34度处M2的振幅迟角度数。再利用运动方程与控制场以及渤、北黄海水深数据确定M2分潮的潮位在一个周期的变化情况。-Use of the Bohai Sea, the North Yellow Sea the M2 with tidal Figure identify open boundary conditions of 34 degrees north latitude, by drawing grid lines to d

利用渤、北黄海M2同潮图找出北纬34度开边界条件，通过画网格线确定北纬34度处M2的振幅迟角度数。再利用运动方程与控制场以及渤、北黄海水深数据确定M2分潮的潮位在一个周期的变化情况。-Use of the Bohai Sea, the North Yellow Sea the M2 with tidal Figure identify open boundary conditions of 34 degrees north latitude, by drawing grid lines to d

摘要: 现有的聚类算法比如 CluStream 是基于 k-means 算法的。这些算法不能够发现任 意形状的簇以及不能处理离群点。 解决上述问题,本文提出了 而且, 它需要预先知道 k 值和用户指定的时间窗口。 为了 分将数据映射到一个网格, D-Stream 算法,它是基于密度的算法。这个算法用一个在线部 在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。 度衰减技术来捕获数据流的动态变化。 为了探索衰减因子、 数据密度以及簇结构之间的关系, 我们的算法能够有效的并且有效率