基于贝叶斯方法的空间数据分析及应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型研究现状 | 第8页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第8-10页 |
| 2 空间数据挖掘概述 | 第10-14页 |
| ·空间数据挖掘的理论基础 | 第10-11页 |
| ·空间数据挖掘的定义与特点 | 第10页 |
| ·空间数据挖掘的体系结构与基本过程 | 第10-11页 |
| ·空间数据的复杂性特点 | 第11-12页 |
| ·空间数据挖掘的分类方法 | 第12-14页 |
| 3 贝叶斯相关理论和贝叶斯分类器 | 第14-21页 |
| ·贝叶斯相关理论 | 第14-15页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第15-19页 |
| ·朴素贝叶斯分类器参数估计 | 第18-19页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型的改进 | 第19页 |
| ·加权朴素贝叶斯分类器 | 第19-21页 |
| ·加权朴素贝叶斯模型 | 第20页 |
| ·加权朴素贝叶斯分类算法过程 | 第20-21页 |
| 4 基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类 | 第21-35页 |
| ·属性约简算法 | 第21-24页 |
| ·算法相关定义 | 第22-23页 |
| ·算法步骤 | 第23-24页 |
| ·偏最小二乘回归分析 | 第24-27页 |
| ·基本理论 | 第24-26页 |
| ·基于粗糙集的偏最小二乘回归算法 | 第26-27页 |
| ·改进的算法 | 第27-32页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·对比实验 | 第32-35页 |
| ·对比实验1 | 第32-33页 |
| ·对比实验2 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 5 贝叶斯方法在空间数据中的应用 | 第35-38页 |
| ·油水层识别问题 | 第35页 |
| ·铀矿床类型识别问题 | 第35页 |
| ·边坡状态识别问题 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 6 总结与展望 | 第38-39页 |
| ·总结 | 第38页 |
| ·后续工作展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
