数据挖掘技术在森林病虫害决策支持系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘技术在国内外林业的应用状况 | 第9页 |
| ·数据挖掘技术国内林业的应用 | 第9页 |
| ·数据挖掘技术国外林业的应用 | 第9页 |
| ·林业决策支持系统国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·林业决策支持系统国内研究和应用现状 | 第9-10页 |
| ·林业决策支持系统国外研究和应用现状 | 第10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 系统相关理论与关键技术的研究 | 第12-18页 |
| ·数据仓库相关理论 | 第12-13页 |
| ·数据仓库 | 第12-13页 |
| ·联机分析处理 | 第13页 |
| ·数据挖掘 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·决策支持系统 | 第15-17页 |
| ·决策支持系统概念 | 第15页 |
| ·决策支持系统的结构 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 数据仓库技术在病虫害DSS的研究 | 第18-24页 |
| ·数据变换与数据汇总技术的结合应用 | 第18-20页 |
| ·OLAP技术在DSS的应用 | 第20-22页 |
| ·OLAP的多维数据结构 | 第20-21页 |
| ·OLAP的数据组织模式 | 第21-22页 |
| ·数据仓库在DSS中的物理结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 4 数据挖掘技术在病虫害DSS的研究 | 第24-36页 |
| ·数据挖掘模型的研究 | 第24页 |
| ·数据挖掘各阶段的任务 | 第24-25页 |
| ·问题定义 | 第24-25页 |
| ·数据选择 | 第25页 |
| ·数据挖掘算法在系统中的应用 | 第25-26页 |
| ·分类与聚类分析 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论 | 第26页 |
| ·挖掘算法在病虫害诊断与防治系统的研究 | 第26-35页 |
| ·分类、聚类技术在病虫害诊断系统的研究 | 第26-27页 |
| ·粗糙集算法在病虫害防治系统的研究 | 第27-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 5 森林病虫害DSS总体构架 | 第36-50页 |
| ·决策支持系统 | 第36-38页 |
| ·基于专家系统的决策过程 | 第36页 |
| ·基于案例推理的决策过程 | 第36-37页 |
| ·基于数据挖掘的决策过程 | 第37-38页 |
| ·病虫害DSS总体结构 | 第38-46页 |
| ·系统总体结构 | 第38-39页 |
| ·人机交互系统模块 | 第39-40页 |
| ·病虫害数据仓库接口模块 | 第40-42页 |
| ·病虫害数据挖掘分析模块 | 第42-46页 |
| ·森林病虫害DSS的特点 | 第46页 |
| ·病虫害DSS数据仓库的数据存储方式 | 第46-48页 |
| ·数据仓库技术在决策支持系统中的作用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
