蚁群分类规则挖掘算法改进及遥感分类应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·蚁群算法的研究进展 | 第11-13页 |
| ·分类规则挖掘的研究进展 | 第13-15页 |
| ·研究方法与内容 | 第15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于蚁群智能的分类规则挖掘算法 | 第17-24页 |
| ·蚁群算法概述 | 第17-18页 |
| ·Ant-Miner算法实现 | 第18-23页 |
| ·数据的离散化 | 第19-21页 |
| ·构造初始规则 | 第21-22页 |
| ·初始规则剪枝 | 第22-23页 |
| ·信息素浓度更新 | 第23页 |
| ·蚁群规则挖掘算法的特点 | 第23-24页 |
| 第三章 改进型蚁群规则挖掘算法构建 | 第24-28页 |
| ·Ant-Miner算法分析 | 第24页 |
| ·分类规则有效性分析 | 第24页 |
| ·信息素作用分析 | 第24页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第24页 |
| ·Ant-Miner算法存在的问题 | 第24-25页 |
| ·蚁群规则挖掘算法的改进 | 第25-27页 |
| ·规则质量函数改进 | 第25页 |
| ·信息素浓度更新的改进 | 第25-26页 |
| ·变异算子的引进 | 第26-27页 |
| ·改进蚁群规则挖掘算法过程 | 第27-28页 |
| 第四章 研究区与数据预处理 | 第28-33页 |
| ·研究区与数据选取 | 第28-30页 |
| ·研究区范围 | 第28页 |
| ·自然环境概况 | 第28页 |
| ·社会经济概况 | 第28-29页 |
| ·数据选取 | 第29-30页 |
| ·遥感数据预处理 | 第30-33页 |
| ·几何校正 | 第30页 |
| ·大气校正 | 第30-31页 |
| ·影像镶嵌与裁剪 | 第31-33页 |
| 第五章 遥感影像分类实验 | 第33-46页 |
| ·分类规则挖掘 | 第33-37页 |
| ·训练样本的选取 | 第33-34页 |
| ·波段数据离散化 | 第34页 |
| ·分类规则与分析 | 第34-37页 |
| ·土地覆盖分类与评价 | 第37-46页 |
| ·土地覆盖分类 | 第37-39页 |
| ·分类精度评价 | 第39-46页 |
| 第六章 长株潭城市群核心区土地覆盖变化分析 | 第46-53页 |
| ·土地覆盖结构、动态变化分析 | 第46-48页 |
| ·土地覆盖结构变化分析 | 第46-47页 |
| ·土地覆盖动态变化分析 | 第47-48页 |
| ·土地覆盖时空格局变化分析 | 第48-53页 |
| ·1996年—2001年研究区时空格局变化分析 | 第49-50页 |
| ·2001年—2006年研究区时空格局变化分析 | 第50-53页 |
| 第七章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·主要结论 | 第53-54页 |
| ·存在问题及展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 硕士期间主要研究成果 | 第61页 |
