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空间数据仓库关键技术的研究与实现

1 绪论第11-18页
    1.1 引言第11页
    1.2 论文的研究背景第11-14页
        1.2.1 空间数据仓库的研究现状第11-13页
        1.2.2 空间数据仓库的研究方向第13-14页
    1.3 论文的研究内容第14-18页
        1.3.1 应用背景第14-16页
        1.3.2 研究内容及论文结构第16-18页
2 空间数据仓库相关理论第18-32页
    2.1 数据仓库技术第18-20页
    2.2 数据仓库ETL第20-22页
    2.3 组件GIS技术第22-23页
    2.4 空间数据仓库模型第23-27页
        2.4.1 空间维第25页
        2.4.2 空间度量第25-26页
        2.4.3 空间多维数据模型第26-27页
    2.5 空间数据仓库体系结构第27-29页
        2.5.1 数据仓库体系结构第28-29页
        2.5.2 空间数据仓库体系结构第29页
    2.6 空间联机分析第29-30页
    2.7 空间数据挖掘第30-32页
3 基于地理编码和动态规划技术实现空间ETL第32-49页
    3.1 引言第32页
    3.2 地理编码技术第32-39页
        3.2.1 地理编码的意义第32-33页
        3.2.2 地理编码的数据组织方法第33-36页
        3.2.3 基于地理编码的空间ETL模块结构第36页
        3.2.4 地形图和地理编码数据库第36-37页
        3.2.5 数据的清洗、规范化第37-38页
        3.2.6 地址匹配第38-39页
    3.3 基于动态规划技术实现地址匹配第39-48页
        3.3.1 动态规划方法第39-42页
        3.3.2 算法描述第42-43页
        3.3.3 算法改进第43-44页
        3.3.4 示例第44-46页
        3.3.5 实验与比较第46-48页
    3.4 小结第48-49页
4 有效支持空间区域聚集查询的索引结构第49-65页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 相关工作第50-54页
        4.2.1 aR-tree第50-51页
        4.2.2 aggregate cubetree第51-52页
        4.2.3 aRB-tree第52-53页
        4.2.4 其它索引结构第53-54页
    4.3 一种新的空间区域聚集查询索引结构第54-63页
        4.3.1 aCR-tree第54-55页
        4.3.2 aCR_tree相关算法第55-57页
        4.3.3 示例第57-59页
        4.3.4 时间复杂度分析比较第59-60页
        4.3.5 实验与比较第60-63页
    4.4 小结第63-65页
5 空间数据仓库系统的设计与实现第65-83页
    5.1 相关系统介绍第65-68页
        5.1.1 SEI DW STUDIO 2.0的实现第65-68页
        5.1.2 SEI GIS的实现第68页
    5.2 空间数据仓库体系结构设计第68-74页
        5.2.1 基于组件GIS实现空间功能第70-71页
        5.2.2 空间数据的分布存储模式第71-72页
        5.2.3 数据立方体和空间聚集索引协作模式第72-74页
    5.3 SEI SDW的实现第74-78页
        5.3.1 系统概述第74页
        5.3.2 空间ETL模块第74-75页
        5.3.3 空间维管理第75-76页
        5.3.4 空间度量管理第76-77页
        5.3.5 空间OLAP的实现第77-78页
    5.4 空间数据仓库系统的应用第78-82页
        5.4.1 工商管理空间数据仓库系统第78-80页
        5.4.2 空间基础信息交换平台第80-82页
    5.5 小结第82-83页
6 总结与展望第83-86页
    6.1 总结全文第83-84页
    6.2 下一步工作第84-86页
参考文献第86-93页
攻读博士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文第93-94页
学位论文创新点摘要第94-95页
致谢第95-96页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第96页

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