动物迁徙数据中的混合采样频率分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究动态与发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 动物迁移中的随机行走理论 | 第14-26页 |
| 2.1 马尔科夫过程 | 第14-21页 |
| 2.1.1 简单的随机行走 | 第14-19页 |
| 2.1.2 有偏的随机行走 | 第19页 |
| 2.1.3 相关联的随机行走 | 第19-20页 |
| 2.1.4 列维行走 | 第20-21页 |
| 2.2 非马尔科夫过程 | 第21-25页 |
| 2.2.1 大象行走 | 第21-23页 |
| 2.2.2 阿兹海默行走 | 第23-24页 |
| 2.2.3 猴子行走 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 随机行走在生物生态中的应用 | 第26-41页 |
| 3.1 列维随机行走与相关联随机行走的区别 | 第26-28页 |
| 3.2 贝叶斯统计、采样率在生物生态中的应用 | 第28-40页 |
| 3.2.1 贝叶斯统计在生物生态中的应用 | 第28-35页 |
| 3.2.2 采样率在生物生态中的应用 | 第35-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 动物随机行走过程中的混合采样频率方法分析 | 第41-60页 |
| 4.1 不同随机行走模型的采样方法 | 第41-49页 |
| 4.1.1 列维随机行走模型的一般采样方法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 相关联随机行走模型的采样方法 | 第43-47页 |
| 4.1.3 双随机行走模型的采样方法 | 第47-49页 |
| 4.2 混合采样频率方法模型的建立 | 第49-54页 |
| 4.2.1 基于轮廓关键点集的形状分析 | 第50-52页 |
| 4.2.2 混合采样频率方法模型的建立 | 第52-54页 |
| 4.3 混合采样频率方法的实现 | 第54-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 随机行走中的路径整合 | 第60-68页 |
| 5.1 路径整合的不同方式 | 第60-63页 |
| 5.1.1 直线指标评估方法 | 第60-62页 |
| 5.1.2 曲线指标评估方法 | 第62-63页 |
| 5.2 采样模型在路径整合问题中的应用 | 第63-67页 |
| 5.2.1 采样模型与路径整合问题的联系 | 第63-64页 |
| 5.2.2 一般采样对路径整合的影响 | 第64-66页 |
| 5.2.3 混合采样频率对路径整合的影响 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结束语 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 下一步研究方向及内容 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
