| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景和研究思路 | 第9-11页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究思路 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·主要创新点 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 空间数据挖掘理论分析 | 第18-35页 |
| ·空间数据库的相关知识 | 第18-25页 |
| ·空间特征分析 | 第18-22页 |
| ·属性特征分析 | 第22-23页 |
| ·时间特征分析 | 第23页 |
| ·空间数据的管理模式 | 第23-25页 |
| ·空间数据挖掘简况 | 第25-31页 |
| ·空间数据挖掘的意义 | 第25-26页 |
| ·空间数据挖掘的特点 | 第26-28页 |
| ·空间数据挖掘的基础方法 | 第28-31页 |
| ·多关系数据挖掘方法 | 第31-34页 |
| ·多关系数据挖掘方法简介 | 第31-32页 |
| ·多关系数据挖掘方法的基本特点 | 第32-33页 |
| ·MRDM方法用于空间数据挖掘的优势 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 产地土壤污染数据清洗技术研究 | 第35-46页 |
| ·数据清洗定义与简介 | 第35-36页 |
| ·数据清洗的内容 | 第36-37页 |
| ·属性清洗方法 | 第37-40页 |
| ·统计分析的方法 | 第37-38页 |
| ·聚类的方法 | 第38-39页 |
| ·基于模式的方法 | 第39页 |
| ·关联规则的方法 | 第39-40页 |
| ·重复记录的清洗方法 | 第40-43页 |
| ·排序邻居方法 | 第40-41页 |
| ·基于蚁群算法的DBSCAN聚类方法 | 第41-43页 |
| ·数据清洗的基本流程 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 产地土壤污染非空间谓词提取研究 | 第46-56页 |
| ·产地非空间背景知识的提取方法 | 第46-48页 |
| ·产地污染的原子命题集提取方法 | 第48-55页 |
| ·产地污染数据的主成分分析 | 第48-50页 |
| ·基于RBF网络的样点污染数据分类 | 第50-52页 |
| ·利用SWM相似权值法抽取规则 | 第52-54页 |
| ·连续数据的离散和编码 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 产地土壤污染空间谓词提取研究 | 第56-70页 |
| ·空间谓词的特性 | 第56-57页 |
| ·空间谓词的传统提取方法 | 第57-58页 |
| ·空间对象的分层表达 | 第58-62页 |
| ·基于粗糙九交矩阵的空间谓词CART提取方法 | 第62-68页 |
| ·空间对象的粗糙集模型 | 第62-65页 |
| ·利用CART算法提取空间谓词 | 第65-68页 |
| ·空间谓词的归并 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 基于SPADA算法的空间-非空间关联规则提取研究 | 第70-81页 |
| ·问题的提出 | 第70页 |
| ·空间-非空间关联规则的特性 | 第70-71页 |
| ·建立空间观察集 | 第71-72页 |
| ·空间关联规则生成 | 第72-78页 |
| ·空间频繁集 | 第72-73页 |
| ·模式空间的层内搜索 | 第73-76页 |
| ·模式空间的层间搜索 | 第76-77页 |
| ·由频繁模式生成关联规则 | 第77-78页 |
| ·模式和关联规则过滤 | 第78-79页 |
| ·模式过滤 | 第78-79页 |
| ·关联规则过滤 | 第79页 |
| ·算法的实现 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 农产品产地污染综合知识挖掘系统应用实例 | 第81-101页 |
| ·试验环境 | 第81-82页 |
| ·试验数据 | 第82-84页 |
| ·空间数据集 | 第82-83页 |
| ·非空间数据集 | 第83-84页 |
| ·产地土壤污染数据清洗 | 第84-86页 |
| ·属性数据清洗结果 | 第84-85页 |
| ·重复记录清洗结果 | 第85-86页 |
| ·产地土壤污染非空间谓词挖掘 | 第86-95页 |
| ·产地土壤污染空间谓词提取 | 第95-98页 |
| ·基于SPADA算法的空间-非空间关联规则提取 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第八章 总结与展望 | 第101-103页 |
| ·总结 | 第101-102页 |
| ·展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112页 |