面向自然灾害应急任务的时空数据智能聚合方法
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-22页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-20页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第20-22页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第22-29页 |
| 1.2.1 灾害数据集成管理 | 第23-26页 |
| 1.2.2 时空数据关联模型 | 第26-27页 |
| 1.2.3 灾害信息聚合与服务 | 第27-29页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第29-31页 |
| 1.4 技术路线 | 第31-33页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第33-35页 |
| 第2章 应急任务与灾害数据的统一描述 | 第35-59页 |
| 2.1 引言 | 第35-37页 |
| 2.2 本体概念与构建 | 第37-40页 |
| 2.2.1 本体概念 | 第37-38页 |
| 2.2.2 本体构建 | 第38-40页 |
| 2.3 应急任务本体模型 | 第40-52页 |
| 2.3.1 灾害应急任务 | 第40-41页 |
| 2.3.2 应急任务特点与需求 | 第41-46页 |
| 2.3.3 应急任务本体构建 | 第46-52页 |
| 2.4 灾害数据本体模型 | 第52-56页 |
| 2.4.1 灾害大数据概述 | 第52-55页 |
| 2.4.2 灾害数据本体构建 | 第55-56页 |
| 2.5 任务与数据的多级语义映射 | 第56-58页 |
| 2.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 多级语义约束的“任务-数据”关联方法 | 第59-79页 |
| 3.1 引言 | 第59-61页 |
| 3.2 时空数据多维语义特征提取方法 | 第61-74页 |
| 3.2.1 类别语义特征提取 | 第61-63页 |
| 3.2.2 时空语义特征提取 | 第63-64页 |
| 3.2.3 偏好语义特征提取 | 第64-74页 |
| 3.3 任务与数据的多级关联度量 | 第74-77页 |
| 3.3.1 类别特征关联度量 | 第74-75页 |
| 3.3.2 时空特征关联度量 | 第75-76页 |
| 3.3.3 偏好特征关联度量 | 第76-77页 |
| 3.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 渐进求精的灾害信息聚合方法 | 第79-105页 |
| 4.1 引言 | 第79-81页 |
| 4.2 灾害应急任务链的图描述 | 第81-86页 |
| 4.2.1 任务流有向关系图 | 第81-84页 |
| 4.2.2 条件驱动的任务节点寻径 | 第84-86页 |
| 4.3 多级语义约束的时空数据渐进求精检索 | 第86-93页 |
| 4.3.1 类别匹配的数据过滤 | 第87-89页 |
| 4.3.2 时空关联的数据检索 | 第89-91页 |
| 4.3.3 偏好排序的数据推荐 | 第91-93页 |
| 4.4 基于图论的信息流聚合优化 | 第93-96页 |
| 4.5 灾害数据聚合实现与分析 | 第96-104页 |
| 4.5.1 基于管线的数据聚合设计与实现 | 第96-98页 |
| 4.5.2 数据集聚合检索效率分析 | 第98-100页 |
| 4.5.3 数据服务聚合检索优化 | 第100-104页 |
| 4.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 减灾综合管理原型系统设计实现与应用分析 | 第105-127页 |
| 5.1 概述 | 第105-111页 |
| 5.1.1 系统需求 | 第105-106页 |
| 5.1.2 区域选择 | 第106-107页 |
| 5.1.3 数据集 | 第107-111页 |
| 5.2 系统组成及功能 | 第111-119页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第111-112页 |
| 5.2.2 系统集成与功能实现 | 第112-119页 |
| 5.3 系统应用 | 第119-124页 |
| 5.4 分析与讨论 | 第124-126页 |
| 5.5 本章小结 | 第126-127页 |
| 第6章 结论与展望 | 第127-130页 |
| 6.1 研究总结 | 第127-128页 |
| 6.2 展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-137页 |
| 附录: 攻博期间的主要工作与科研成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
