基于遗传多目标优化的线状水系要素自动选取研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·数字环境下的地图综合 | 第11-14页 |
| ·遗传算法在地图自动综合中的应用研究分析 | 第14-16页 |
| ·本文研究的主要内容及论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 遗传算法的基本理论及应用 | 第17-28页 |
| ·遗传算法的研究历史概述 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的应用步骤 | 第19-20页 |
| ·遗传算法设计的若干问题 | 第20-25页 |
| ·参数编码 | 第20-21页 |
| ·适应度函数及评价 | 第21-22页 |
| ·遗传操作 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的终止原则 | 第24-25页 |
| ·遗传参数的选择 | 第25页 |
| ·基于遗传算法的地图自动综合基本框架 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 河系自动综合知识的获取与表达 | 第28-44页 |
| ·地图自动综合知识 | 第28-30页 |
| ·地图自动综合知识的概念 | 第28-29页 |
| ·地图自动综合知识的分类 | 第29-30页 |
| ·河系自动综合知识 | 第30-31页 |
| ·基于河段的河系结构化数据模型 | 第31-34页 |
| ·河系网中河段的特点分析 | 第32页 |
| ·基于河段的河系结构化数据模型的表示 | 第32-34页 |
| ·面向自动综合的河系结构化数据模型 | 第34-43页 |
| ·河系结构化数据模型的表示 | 第35-36页 |
| ·面向自动综合的河系结构化算法基本思路 | 第36-37页 |
| ·基于河段的河流搜索策略 | 第37-38页 |
| ·河系主流的识别 | 第38-39页 |
| ·实验分析与结论 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于遗传多目标优化的河流自动选取模型 | 第44-57页 |
| ·河流选取的特点和原则 | 第44-45页 |
| ·河流选取的现有模型分析 | 第45-46页 |
| ·基于遗传多目标优化的河流自动选取模型设计 | 第46-56页 |
| ·遗传多目标优化算法的相关知识 | 第46-47页 |
| ·河流选取的目标函数设计 | 第47-50页 |
| ·遗传算子设计的几个关键问题 | 第50-52页 |
| ·应用实例 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于遗传多目标优化的人工水网自动选取模型 | 第57-73页 |
| ·人工水网选取的特点与原则 | 第57-58页 |
| ·人工水网的特点分析 | 第57页 |
| ·人工水网选取的原则与难点 | 第57-58页 |
| ·影响人工水网选取的主要因素 | 第58页 |
| ·面向自动综合的人工水网数据模型 | 第58-61页 |
| ·人工水网的数据再组织 | 第58-59页 |
| ·沟渠要素空间关系表示与图形特征分析 | 第59-61页 |
| ·沟渠重要性的评价 | 第61页 |
| ·基于遗传多目标优化的人工水网自动选取模型设计 | 第61-72页 |
| ·人工水网选取知识规则 | 第61-62页 |
| ·基本思想 | 第62页 |
| ·模型设计 | 第62-64页 |
| ·模型实现 | 第64-65页 |
| ·实验分析与结论 | 第65-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 基于遗传算法的地图综合实验系统 | 第73-79页 |
| ·课题基本情况介绍 | 第73-74页 |
| ·实验系统部分功能及图形化简介 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
