| 第一章 绪论 | 第1-27页 |
| ·立题依据 | 第11-12页 |
| ·可视化数据挖掘概述 | 第12-16页 |
| ·可视化数据挖掘 | 第12-14页 |
| ·研究进展 | 第14-16页 |
| ·空间数据仓库数据集成概述 | 第16-17页 |
| ·基于数据仓库的多源数据集成 | 第16页 |
| ·研究进展 | 第16-17页 |
| ·空间关联规则概述 | 第17-19页 |
| ·空间关联规则 | 第17-18页 |
| ·研究进展 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第19-20页 |
| ·粗糙集 | 第19页 |
| ·研究进展 | 第19-20页 |
| ·空间聚类研究概述 | 第20-21页 |
| ·聚类挖掘 | 第20页 |
| ·研究进展 | 第20-21页 |
| ·研究技术路线 | 第21-24页 |
| ·论文的主要内容及特色 | 第24页 |
| ·论文的组织与安排 | 第24-27页 |
| 第二章 基于数据仓库的空间数据集成技术研究 | 第27-43页 |
| ·数据集成 | 第27-32页 |
| ·数据集成模式 | 第27-29页 |
| ·多源空间数据的集成模式 | 第29-32页 |
| ·空间数据仓库与数据集成 | 第32-42页 |
| ·空间数据仓库的概念、特征和功能 | 第32-33页 |
| ·面向空间数据仓库的数据集成 | 第33-35页 |
| ·基于数据仓库的数据集成总体框架 | 第35-36页 |
| ·空间数据仓库的数据模型 | 第36-38页 |
| ·空间数据立方体的构建及 OLAP分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 空间关联规则及其改进算法研究 | 第43-61页 |
| ·空间关联规则的理论基础 | 第43-48页 |
| ·空间关联规则 | 第43-44页 |
| ·挖掘的对象的空间特性 | 第44-46页 |
| ·空间关联规则挖掘算法 | 第46-48页 |
| ·一种基于映射的关联规则挖掘算法 | 第48-54页 |
| ·提高Apriori算法的有效性的方法 | 第48-49页 |
| ·映射理论及其作用机制 | 第49-51页 |
| ·算法与分析 | 第51-54页 |
| ·基于概念树的多层次空间关联规则挖掘改进算法 | 第54-60页 |
| ·基于概念树的多层次空间关联规则 | 第54-56页 |
| ·算法处理流程 | 第56-59页 |
| ·应用实例分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于优势关系的粗糙集算法研究 | 第61-84页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第61-65页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第61-65页 |
| ·知识约简 | 第65页 |
| ·基于优势关系的粗糙集模型 | 第65-79页 |
| ·类区分矩阵求约简算法 | 第65-66页 |
| ·类区分矩阵求约简的不足 | 第66-67页 |
| ·优势区分矩阵及求核方法 | 第67-71页 |
| ·基于优势区分矩阵的求约简方法 | 第71-74页 |
| ·基于优势关系的规则提取 | 第74-79页 |
| ·粗糙集在遥感影响分类中的实证研究 | 第79-83页 |
| ·应用背景 | 第79-80页 |
| ·数据源情况 | 第80-81页 |
| ·数据预处理 | 第81-82页 |
| ·挖掘结果 | 第82-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 第五章 基于图分割的空间层次聚类算法研究 | 第84-102页 |
| ·空间层次聚类基础 | 第84-88页 |
| ·空间聚类问题 | 第84页 |
| ·空间邻接关系及其表示 | 第84-86页 |
| ·最小生成树MST | 第86-88页 |
| ·基于最小生成树(MST)的空间数据可视化聚类挖掘 | 第88-94页 |
| ·算法思想 | 第88页 |
| ·算法描述 | 第88-93页 |
| ·算法分析 | 第93-94页 |
| ·尺度维条件下的MST聚类 | 第94-100页 |
| ·空间聚类的尺度问题 | 第94-97页 |
| ·算法思想 | 第97-98页 |
| ·算法描述 | 第98页 |
| ·算法实现 | 第98-100页 |
| ·小结 | 第100-102页 |
| 第六章 高维空间数据挖掘的交互式可视化技术研究 | 第102-120页 |
| ·可视化空间数据挖掘 | 第102-104页 |
| ·可视化与空间数据挖掘 | 第102页 |
| ·空间数据挖掘中可视化的作用 | 第102-103页 |
| ·交互可视化的主要方法 | 第103-104页 |
| ·基于OLAP的空间多维可视化 | 第104-110页 |
| ·前端分析工具 | 第105-106页 |
| ·OLAP与 GIS | 第106-107页 |
| ·空间 OLAP的实现难点 | 第107页 |
| ·空间度量的计算 | 第107-109页 |
| ·可视化实例 | 第109-110页 |
| ·基于3D的空间关联规则可视化 | 第110-116页 |
| ·空间关联规则可视化 | 第110-111页 |
| ·Java 3D与关联规则可视化 | 第111-112页 |
| ·可视化流程 | 第112页 |
| ·几何变换处理 | 第112-114页 |
| ·三维地理实体的拾取 | 第114-115页 |
| ·可视化实例 | 第115-116页 |
| ·多尺度空间聚类可视化 | 第116-119页 |
| ·数据预处理与可视化 | 第116-117页 |
| ·树的生成 | 第117页 |
| ·树的分割 | 第117-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第七章 开放式空间数据挖掘集成系统的设计与实现 | 第120-142页 |
| ·数据挖掘系统的演进 | 第120-123页 |
| ·数据挖掘系统的几个发展阶段 | 第120-122页 |
| ·数据挖掘系统的不足与弊端 | 第122-123页 |
| ·基于Web的开放式空间数据挖掘系统 | 第123-129页 |
| ·基本思想 | 第124-125页 |
| ·面向服务的体系结构SOA | 第125-126页 |
| ·“即插即用”的开放式数据挖掘技术 | 第126-129页 |
| ·系统框架与主要功能模块设计 | 第129-137页 |
| ·系统体系结构 | 第129-130页 |
| ·数据集成模块设计 | 第130-133页 |
| ·算法管理模块设计 | 第133-135页 |
| ·数据挖掘引擎模块设计 | 第135-137页 |
| ·系统运行 | 第137-140页 |
| ·系统运行界面 | 第137页 |
| ·算法注册 | 第137-138页 |
| ·数据挖掘任务建立 | 第138-140页 |
| ·小结 | 第140-142页 |
| 第八章 结语与展望 | 第142-145页 |
| 本文的主要内容总结 | 第142-143页 |
| 有待进一步研究的问题 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-151页 |
| 攻博期间发表论文和科研情况 | 第151-152页 |
| 致谢 | 第152页 |