| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第8页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外空间聚类技术的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外区域干旱指标评价研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究的内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 相关理论基础 | 第13-23页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第13-15页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的理论基础 | 第13-14页 |
| 2.1.3 数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| 2.2 时间序列和空间数据挖掘 | 第15-17页 |
| 2.2.1 时间序列 | 第15-16页 |
| 2.2.2 空间数据挖掘 | 第16-17页 |
| 2.3 地理信息系统 | 第17-20页 |
| 2.3.1 地理信息系统的定义 | 第17-18页 |
| 2.3.2 GIS 的发展历史 | 第18-19页 |
| 2.3.3 地理信息系统的功能 | 第19-20页 |
| 2.4 常用评价干旱的指标 | 第20-23页 |
| 2.4.1 Z 指数 | 第20页 |
| 2.4.2 综合气象干旱指数（CI） | 第20-21页 |
| 2.4.3 降水集中度（PCD）和集中期（PCP） | 第21-22页 |
| 2.4.4 AWTP 指数 | 第22-23页 |
| 3 空间模糊聚类模型的建立 | 第23-33页 |
| 3.1 空间聚类分析的概念 | 第23-24页 |
| 3.2 聚类分析算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 基于划分的聚类算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于层次的聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 基于密度的聚类算法 | 第26页 |
| 3.2.4 基于网格的聚类算法 | 第26-27页 |
| 3.2.5 基于模型的聚类算法 | 第27页 |
| 3.2.6 其他的聚类算法 | 第27-28页 |
| 3.3 模糊逻辑 | 第28-29页 |
| 3.4 时间序列的模糊聚类的算法及其过程 | 第29-31页 |
| 3.5 模糊聚类的应用 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 辽宁省干旱时空评价 | 第33-45页 |
| 4.1 研究区概况 | 第33页 |
| 4.2 数据来源 | 第33-34页 |
| 4.3 数据的处理方法及过程 | 第34-35页 |
| 4.4 处理的结果 | 第35-45页 |
| 5 结论与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 结论 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目及发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |