| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 水文模型空间参数提取的智能化研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 地学其他领域的智能计算方法研究 | 第17-19页 |
| 1.2.2.1 知识驱动的智能建模方法研究 | 第17页 |
| 1.2.2.2 可视化建模方法研究 | 第17-18页 |
| 1.2.2.3 地学工作流技术研究 | 第18-19页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第19-20页 |
| 1.3 科学问题 | 第20页 |
| 1.4 研究目标 | 第20页 |
| 1.5 研究思路 | 第20页 |
| 1.6 研究内容与技术路线 | 第20-22页 |
| 1.6.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.6.2 技术路线 | 第21-22页 |
| 1.7 论文组织 | 第22-23页 |
| 第2章 水文模型空间参数提取的智能化方法 | 第23-42页 |
| 2.1 水文模型空间参数提取的一般方法 | 第23-30页 |
| 2.1.1 典型水文模型简介 | 第23-24页 |
| 2.1.2 SEIMS水文模型空间参数提取所需的输入数据 | 第24页 |
| 2.1.3 SEIMS水文模型的待提取空间参数 | 第24-25页 |
| 2.1.4 SEIMS水文模型空间参数提取 | 第25-29页 |
| 2.1.4.1 SEIMS水文模型空间参数提取模块 | 第25-26页 |
| 2.1.4.2 SEIMS水文模型空间参数提取步骤 | 第26-29页 |
| 2.1.5 SEIMS水文模型空间参数提取的难点及智能化方法 | 第29-30页 |
| 2.2 提取水文模型空间参数所需知识的形式化表示 | 第30-37页 |
| 2.2.1 提取水文模型空间参数所需的知识 | 第31页 |
| 2.2.2 提取水文模型空间参数所需知识的分类 | 第31-32页 |
| 2.2.3 提取水文模型空间参数所需知识的获取 | 第32-35页 |
| 2.2.4 提取水文模型空间参数所需知识的形式化表示 | 第35-37页 |
| 2.2.4.1 JavaScript对象表示法 | 第35-36页 |
| 2.2.4.2 资源描述框架 | 第36-37页 |
| 2.3 水文模型空间参数提取的推理机设计 | 第37-42页 |
| 2.3.1 推理机设计要求 | 第38-39页 |
| 2.3.2 推理机设计内容 | 第39-40页 |
| 2.3.3 推理机设计方法 | 第40-42页 |
| 第3章 原型系统设计与实现 | 第42-56页 |
| 3.1 原型系统总体设计 | 第42-44页 |
| 3.1.1 功能架构 | 第42-43页 |
| 3.1.2 技术架构 | 第43-44页 |
| 3.2 水文模型空间参数提取知识库 | 第44-46页 |
| 3.3 水文模型空间参数提取算法库 | 第46-48页 |
| 3.4 水文模型空间参数提取推理机设计与实现 | 第48-49页 |
| 3.5 可视化建模模块设计与实现 | 第49-54页 |
| 3.5.1 原型系统可视化建模工具 | 第49-51页 |
| 3.5.2 工作流可视化建模的实现机制 | 第51-53页 |
| 3.5.3 原型系统前端可视化建模界面设计 | 第53-54页 |
| 3.6 工作流引擎设计与实现 | 第54-56页 |
| 第4章 应用与评价 | 第56-66页 |
| 4.1 研究区及数据准备 | 第56-57页 |
| 4.2 SEIMS水文模型空间参数智能化提取案例 | 第57-66页 |
| 4.2.1 SEIMS水文模型空间参数智能化提取步骤 | 第57-64页 |
| 4.2.2 SEIMS水文模型空间参数提取智能化的应用评价 | 第64-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 研究结论 | 第66页 |
| 5.2 研究特色与创新 | 第66-67页 |
| 5.3 展望 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
