虚拟森林环境数据特征的计算机分析方法初探
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 虚拟森林环境的研究 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-12页 |
| ·虚拟森林环境的构建原因 | 第8页 |
| ·虚拟森林环境的研究意义 | 第8-9页 |
| ·空间统计分析的发展 | 第9-10页 |
| ·林业中空间统计分析的应用 | 第10-12页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·森林资源调查监测技术 | 第12-13页 |
| ·现有的森林数据分析 | 第13页 |
| ·经典线性回归模型与空间自相关模型 | 第13-15页 |
| 第三章 选题背景和意义 | 第15-23页 |
| ·选题背景 | 第15-16页 |
| ·前人研究工作的不足 | 第16-18页 |
| ·样本数据不足 | 第16-17页 |
| ·经典统计的不足 | 第17页 |
| ·软件的滞后性 | 第17-18页 |
| ·研究目标 | 第18-23页 |
| ·将蒙特卡罗算法引入森林测量 | 第18页 |
| ·利用空间统计理论对林业资源进行调查 | 第18-19页 |
| ·空间自相关性的应用 | 第19页 |
| ·森林空间数据的统计与仿真 | 第19页 |
| ·数据的双重仿真 | 第19-20页 |
| ·半方差函数的应用 | 第20-23页 |
| 第四章 建模方法与研究材料 | 第23-32页 |
| ·理论背景 | 第23-29页 |
| ·地统计学 | 第23-25页 |
| ·统计检验原理 | 第25页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第25-26页 |
| ·乔列斯基因子分解法 | 第26-28页 |
| ·空间自相关定量分析 | 第28-29页 |
| ·研究材料 | 第29-32页 |
| 第五章 仿真实例算法设计 | 第32-42页 |
| ·参数α的程序设计 | 第32-35页 |
| ·虚拟数据产生的程序设计 | 第35-36页 |
| ·随机序列的产生 | 第36-39页 |
| ·产生任意均值与方差的正态分布 | 第39页 |
| ·求乘积矩阵 | 第39-40页 |
| ·对称正定矩阵的乔里斯基分解和行列式求值 | 第40-42页 |
| 第六章 模型仿真结果及分析 | 第42-53页 |
| ·模型仿真结果 | 第42-50页 |
| ·初步蒙特卡罗仿真计算结果 | 第42-47页 |
| ·双重蒙特卡罗仿真 | 第47-50页 |
| ·模型仿真结果分析 | 第50-53页 |
| ·改进方法在计算效率方面与前人方法的比较 | 第50-51页 |
| ·改进方法在精度方面与前人方法的比较 | 第51页 |
| ·改进方法在整体效率方面与前人方法的比较 | 第51-53页 |
| 第七章 虚拟森林试验研究方法的结论 | 第53-56页 |
| ·本课题取得的成果 | 第53页 |
| ·蒙特卡罗方法的优越性 | 第53页 |
| ·空间统计理论的必要性 | 第53页 |
| ·研究中存在的不足之处 | 第53-56页 |
| ·蒙特卡罗方法的缺点 | 第53-54页 |
| ·理论的局限性 | 第54页 |
| ·多重蒙特卡罗的探索 | 第54页 |
| ·关于数据的检验 | 第54-56页 |
| 第八章 虚拟森林试验研究方法的展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 详细摘要 | 第60-63页 |
