决策树在土地规划中的应用研究
| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·研究的背景 | 第6-7页 |
| ·决策树分类算法在土地规划中的应用研究动态 | 第7-9页 |
| ·国际应用和研究动态 | 第7-8页 |
| ·国内的应用和研究动态 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究内容及意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 土地规划中适宜性评价 | 第11-17页 |
| ·土地适宜性评价 | 第11-12页 |
| ·土地适宜性评价研究动向 | 第12页 |
| ·土地适宜性评价的目的和重要性 | 第12-13页 |
| ·土地适宜性评价单元的划分 | 第13-14页 |
| ·土地适宜性评价体方法的研究 | 第14-16页 |
| ·因子的选择 | 第15页 |
| ·权重确定方法 | 第15-16页 |
| ·存在的不足 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 数据挖掘分类基本理论及应用 | 第17-25页 |
| ·数据挖掘 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的主要任务和方法 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘中的分类方法 | 第21-22页 |
| ·决策树分类算法 | 第22-23页 |
| ·分类技术在土地适宜性评价中的应用举例 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 决策树分类算法的分析及应用研究 | 第25-45页 |
| ·决策树分类算法 | 第25-28页 |
| ·决策树描述 | 第25页 |
| ·决策树生成过程 | 第25-27页 |
| ·决策树学习的适用问题 | 第27页 |
| ·决策树评价指标 | 第27-28页 |
| ·典型的几种决策树算法 | 第28-36页 |
| ·ID3算法 | 第28-30页 |
| ·C4.5算法 | 第30-32页 |
| ·CART算法 | 第32-33页 |
| ·SLIQ算法 | 第33-35页 |
| ·PUBLIC算法 | 第35-36页 |
| ·树的剪枝 | 第36-39页 |
| ·前期修剪(pre-runing) | 第37页 |
| ·后期修剪(pos-runing) | 第37-38页 |
| ·对树进行修剪优化时应遵循的原则 | 第38-39页 |
| ·决策树算法的讨论 | 第39-41页 |
| ·综合训练集的提出 | 第41页 |
| ·土地适宜性决策树评价方法 | 第41-44页 |
| ·评价方法的思想 | 第41-42页 |
| ·属性因子的选择 | 第42页 |
| ·方法描述 | 第42页 |
| ·决策树剪枝算法 | 第42-43页 |
| ·决策树准确率测试方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于决策树的土地适宜性评价研究 | 第45-56页 |
| ·数据选取和预处理 | 第45-46页 |
| ·决策树的构建 | 第46-49页 |
| ·决策规则产生 | 第49-50页 |
| ·土地适宜性评价决策系统的分析 | 第50-51页 |
| ·分类结果在地理信息系统中的应用 | 第51-54页 |
| ·地理信息系统的概述 | 第51-52页 |
| ·评价结果在软件中的应用方法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结束语 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
