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街道渐进式选取的理论与方法

摘要第1-9页
Abstract第9-14页
第一章 绪论第14-28页
   ·地图综合的发展第14-22页
     ·综合过程的概念框架与模型第14-15页
     ·综合算子第15-17页
     ·综合算法第17-18页
     ·信息第18页
     ·认知第18页
       ·综合知识第18-19页
     ·综合约束第19-20页
     ·综合软件第20页
     ·地图综合研究的热点问题第20-21页
     ·地图综合的一些发展方向第21-22页
   ·选取的基本概念与方法第22-23页
   ·街道选取已有方法综述第23-26页
   ·本文的内容组织第26-27页
   ·本章总结第27-28页
第二章 渐进式地图综合的理论第28-45页
   ·渐进式地图综合的基本理论第28-33页
     ·渐进式地图综合出现的背景第28-29页
     ·渐进式地图综合的含义和意义第29页
     ·渐进式地图综合的概念框架第29-30页
     ·地图综合质量评价第30-32页
     ·渐进式地图综合质量评价的相似性准则第32-33页
   ·渐进式地图综合的基础算法第33-37页
     ·空间目标群的典型化第33-35页
     ·空间目标图形的简化第35-36页
     ·面的合并第36页
     ·道路的删除第36-37页
   ·街道网的渐进式表达第37-44页
     ·街道选取算子模型第37-42页
     ·街道网渐进式表达模型第42-44页
   ·本章总结第44-45页
第三章 信息论在街道渐进式选取中的应用第45-66页
   ·信息论在地图学中的应用第45-46页
   ·信息论的一些概念和定理第46-50页
   ·基于信息量变化的街道选取方法第50-56页
     ·地图信息量的度量方法综述第50-51页
     ·信息量变化的定义第51-54页
     ·街道渐进式选取方法第54-55页
     ·街道渐进式选取算法第55-56页
     ·实验第56页
   ·街道渐进式选取的信息传输模型第56-65页
     ·信源的定义第57-58页
     ·信道的定义第58-61页
     ·实验第61-63页
     ·一种选取规则的解释第63-65页
   ·本章总结第65-66页
第四章 街道选取的知识获取研究第66-92页
   ·地图综合的知识工程概述第66-68页
     ·知识分类第66-67页
     ·知识获取第67-68页
     ·知识的形式化表达第68页
   ·实验数据简介第68-83页
     ·数据来源第68-70页
     ·数据预处理第70-83页
   ·基于决策树学习的知识获取实验第83-91页
     ·街道选取中的知识第83-84页
     ·决策树学习原理第84-87页
     ·实验第87-91页
   ·本章总结第91-92页
第5章 基于约束的街道渐进式选取第92-109页
   ·基于约束的地图自动综合理论第92-96页
     ·约束的定义第92页
     ·约束的分类第92-94页
     ·约束的应用第94页
     ·基于约束的地图自动综合模型与框架第94-96页
     ·街道选取中的约束第96页
   ·上下文分析与数据增强第96-99页
   ·基于有序综合树的街道渐进式选取第99-107页
     ·有序综合树的定义与构建第100-104页
     ·基于有序综合树的街道渐进式选取方法第104-107页
   ·本章总结第107-109页
第六章 基于Web Services的街道选取实例第109-122页
   ·地图综合软件模式第109-110页
   ·地图综合服务第110-116页
     ·运用Web services的优势第110页
     ·Web Services概念第110-111页
     ·主要技术规范第111页
     ·Web Services体系架构模式第111-114页
     ·主要开发平台第114页
     ·地图综合服务的分类第114-116页
   ·具体实现示例第116-121页
   ·本章总结第121-122页
第7章 总结与展望第122-124页
   ·总结第122页
   ·展望第122-124页
主要参考文献第124-138页
攻读博士学位期间发表的论文、获奖和参与项目情况第138-140页
 发表论文情况第138页
 获奖情况第138-139页
 参加项目第139-140页
致谢第140页

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