摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第8-10页 |
第1章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 课题的研究目的和意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
第2章 地理信息系统及在流行病中的应用 | 第14-21页 |
2.1 地理信息系统概述 | 第14-15页 |
2.2 地理信息系统在流行病学中的应用 | 第15-17页 |
2.3 GOOGLE EARTH 概况 | 第17-20页 |
2.3.1 GE 简介 | 第17-19页 |
2.3.2 GE 的特点 | 第19页 |
2.3.3 GE 对 GIS 业界的影响 | 第19-20页 |
2.4 本章小结 | 第20-21页 |
第3章 H7N9 流行环境因素分析 | 第21-29页 |
3.1 利用环境特征因子进行流行病风险预测的基础原理 | 第21-22页 |
3.2 H7N9 禽流感病毒简介及其流行特征 | 第22-24页 |
3.2.1 H7N9 禽流感病毒简介 | 第22-23页 |
3.2.2 H7N9 禽流感流行特征分析 | 第23-24页 |
3.3 H7N9 流行与环境因素相关性的分析 | 第24-28页 |
3.3.1 自然环境因素分析 | 第24-28页 |
3.3.2 社会环境因素分析 | 第28页 |
3.4 本章小结 | 第28-29页 |
第4章 系统的开发设计 | 第29-40页 |
4.1 系统设计的目标 | 第29页 |
4.2 系统设计的基本原则 | 第29-31页 |
4.3 系统的数据库设计 | 第31页 |
4.4 系统功能设计 | 第31-32页 |
4.5 系统的软硬件环境配置 | 第32-33页 |
4.6 系统的实现及关键技术的应用 | 第33-39页 |
4.6.1 关键技术应用 | 第33-34页 |
4.6.2 主要功能模块的实现 | 第34-39页 |
4.7 本章小结 | 第39-40页 |
第5章 H7N9 流行预测模型的建立 | 第40-51页 |
5.1 H7N9 流行风险预测的神经网络分析 | 第40-42页 |
5.2 BP 神经网络模型 | 第42-43页 |
5.3 神经网络模型在 H7N9 流行预测中的应用 | 第43-45页 |
5.3.1 问题分析 | 第43-44页 |
5.3.2 模型假设 | 第44-45页 |
5.4 模型的建立 | 第45-50页 |
5.5 本章小结 | 第50-51页 |
结论 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
致谢 | 第57页 |