| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 土地质量空间抽样研究进展及存在问题 | 第19-24页 |
| 1.2.1 土地质量空间抽样研究现状 | 第19-22页 |
| 1.2.2 亟待研究和解决的关键问题 | 第22-24页 |
| 1.3 微粒群优化算法研究现状及应用前景 | 第24-30页 |
| 1.3.1 算法研究现状 | 第24-29页 |
| 1.3.2 微粒群在土地质量抽样中的应用前景 | 第29-30页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第30-33页 |
| 1.4.1 研究目标与研究内容 | 第30-32页 |
| 1.4.3 论文章节安排 | 第32-33页 |
| 1.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第二章 土地质量空间抽样与群智能优化基础 | 第35-51页 |
| 2.1 土地质量的内涵 | 第35-36页 |
| 2.2 两种土地质量抽样基本模式 | 第36-46页 |
| 2.2.1 基于地统计学理论的土壤质量空间抽样 | 第38-43页 |
| 2.2.2 基于适应性聚类原理的城镇土地质量空间抽样 | 第43-46页 |
| 2.3 群智能优化理论与方法 | 第46-50页 |
| 2.3.1 标准微粒群优化算法 | 第47-48页 |
| 2.3.2 微粒群算法相关参数 | 第48-49页 |
| 2.3.3 土地质量空间抽样的群智能优化框架 | 第49-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 基于二进制微粒群的单变量土壤质量抽样方案设计 | 第51-81页 |
| 3.1 二进制微粒群算法原理 | 第51-52页 |
| 3.2 基于BPSO的单变量土壤质量优化抽样模型 | 第52-58页 |
| 3.2.1 模型映射与微粒表达 | 第52-54页 |
| 3.2.2 BPSO_SV模型的形式化表达 | 第54-55页 |
| 3.2.3 优化目标 | 第55-56页 |
| 3.2.4 约束条件 | 第56-58页 |
| 3.2.5 多优化目标的处理 | 第58页 |
| 3.3 基于BPSO_SV的土壤质量一体化抽样设计 | 第58-65页 |
| 3.3.1 基于知识的空间分层和样本空间构造 | 第58-62页 |
| 3.3.2 初始方案生成 | 第62-63页 |
| 3.3.3 抽样方案寻优 | 第63-65页 |
| 3.3.4 算法终止条件 | 第65页 |
| 3.4 实验分析 | 第65-79页 |
| 3.4.1 实验区概况 | 第65-66页 |
| 3.4.2 数据与预处理 | 第66-68页 |
| 3.4.3 模型参数 | 第68-69页 |
| 3.4.4 结果与讨论 | 第69-79页 |
| 3.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第四章 基于协同微粒群的多变量土壤质量抽样方案设计 | 第81-103页 |
| 4.1 土壤质量指标分析 | 第81-83页 |
| 4.1.1 土壤质量指标提取 | 第81-83页 |
| 4.1.2 土壤指标相关性分析 | 第83页 |
| 4.2 协同微粒群算法原理 | 第83-85页 |
| 4.2.1 协同微粒群的提出 | 第83-84页 |
| 4.2.2 算法的基本思想 | 第84-85页 |
| 4.3 基于协同微粒群的多变量土壤质量空间抽样模型 | 第85-89页 |
| 4.3.1 模型映射与微粒表达 | 第86-87页 |
| 4.3.2 CPSO_MV模型的形式化表达 | 第87-88页 |
| 4.3.3 优化目标 | 第88页 |
| 4.3.4 约束体系 | 第88-89页 |
| 4.4 基于CPSO_MV的土壤质量优化抽样设计 | 第89-93页 |
| 4.4.1 初始方案生成 | 第90页 |
| 4.4.2 多变量抽样方案寻优 | 第90-92页 |
| 4.4.3 算法终止条件 | 第92-93页 |
| 4.5 实验分析 | 第93-101页 |
| 4.5.1 实验数据与预处理 | 第93-94页 |
| 4.5.2 模型参数 | 第94-95页 |
| 4.5.3 结果与讨论 | 第95-101页 |
| 4.6 本章小结 | 第101-103页 |
| 第五章 基于适应性微粒群空间聚类的城镇土地质量抽样方案设计 | 第103-123页 |
| 5.1 微粒群空间聚类算法基本原理 | 第103-105页 |
| 5.2 基于适应性微粒群空间聚类的城镇土地质量抽样模型 | 第105-109页 |
| 5.2.1 ACSPSO模型的形式化表达 | 第105-106页 |
| 5.2.2 目标体系 | 第106-107页 |
| 5.2.3 约束体系 | 第107-109页 |
| 5.3 基于ACSPSO的城镇土地质量优化抽样设计 | 第109-113页 |
| 5.3.1 初始样点的生成 | 第110-112页 |
| 5.3.2 加密样点的优化选取 | 第112-113页 |
| 5.4 实验分析 | 第113-121页 |
| 5.4.1 实验区概况 | 第114页 |
| 5.4.2 数据与预处理 | 第114-115页 |
| 5.4.3 模型参数 | 第115-116页 |
| 5.4.4 结果与讨论 | 第116-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 第六章 群智能土地质量空间抽样辅助决策原型系统 | 第123-137页 |
| 6.1 空间决策支持系统原理 | 第123-125页 |
| 6.2 系统框架设计 | 第125-130页 |
| 6.2.1 系统框架 | 第125-126页 |
| 6.2.2 数据库设计 | 第126-127页 |
| 6.2.3 知识库设计 | 第127-128页 |
| 6.2.4 模型库设计 | 第128-130页 |
| 6.3 系统功能设计与实现 | 第130-134页 |
| 6.3.1 数据预处理模块 | 第131页 |
| 6.3.2 数据探索模块 | 第131-132页 |
| 6.3.3 上地质量指标提取模块 | 第132页 |
| 6.3.4 单变量土壤质量空间抽样模块 | 第132-133页 |
| 6.3.5 多变量土壤质量空间抽样模块 | 第133页 |
| 6.3.6 城镇土地质量空间抽样模块 | 第133-134页 |
| 6.3.7 抽样效率评价模块 | 第134页 |
| 6.4 本章小结 | 第134-137页 |
| 第七章 结论与展望 | 第137-141页 |
| 7.1 全文总结 | 第137-138页 |
| 7.2 主要创新 | 第138-139页 |
| 7.3 后续研究工作 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-151页 |
| 攻读博士期间发表的与学位论文相关的科研成果 | 第151-153页 |
| 后记 | 第153页 |
