基于对象、事件和过程的时空数据模型及其时变分析模型的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| ·时态地理信息系统简述 | 第14-16页 |
| ·时空数据模型的论述 | 第16-28页 |
| ·侧重状态描述的时空数据模型 | 第17-19页 |
| ·侧重过程描述和因果分析的时空数据模型 | 第19-21页 |
| ·侧重时空对象及其关系描述的时空数据模型 | 第21-26页 |
| ·时空数据模型的评述:扩展与关联 | 第26-28页 |
| ·时态GIS和时空数据构模的挑战 | 第28-30页 |
| ·缺乏健壮的时空变化机制的地理语义描述 | 第28-29页 |
| ·缺乏较为完备的通用型基础时空数据模型 | 第29页 |
| ·缺乏基于时空数据模型的面向高层次的时空分析探讨 | 第29-30页 |
| ·论文研究内容及构架 | 第30-34页 |
| ·研究内容 | 第30-32页 |
| ·论文构架 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第二章 时空变化语义认知理论 | 第36-46页 |
| ·时空变化语义结构 | 第36-42页 |
| ·时空变化语义评述 | 第36-38页 |
| ·新时空语义认知阐述 | 第38-42页 |
| ·粒度理论 | 第42-45页 |
| ·粒度认知过程 | 第42页 |
| ·粒度的时空特性 | 第42-43页 |
| ·粒度的功用性 | 第43-44页 |
| ·粒度的抉择 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 OEP模型的概念和逻辑构模 | 第46-61页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·OEP概念构模 | 第47-57页 |
| ·概念模型 | 第47-48页 |
| ·概念解析 | 第48-50页 |
| ·关系梳理 | 第50-52页 |
| ·关系解义 | 第52-56页 |
| ·OEP模型的"粒"性 | 第56-57页 |
| ·OEP模型与主流基础时空数据模型 | 第57页 |
| ·OEP逻辑构模 | 第57-60页 |
| ·解决映射问题的思路 | 第57-58页 |
| ·基于特征的逻辑模型 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 面向时变特征语义的OEP构模 | 第61-84页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·面向时变语义的OEP逻辑模型和物理模型 | 第62-70页 |
| ·时空逻辑谓词 | 第62-64页 |
| ·特征对象的逻辑描述 | 第64-66页 |
| ·特征事件的逻辑描述 | 第66-67页 |
| ·特征过程的逻辑描述 | 第67-68页 |
| ·逻辑模型的图论表达 | 第68-69页 |
| ·逻辑模型的元组表达 | 第69-70页 |
| ·模型应用:基于海冰变化特征的OEP构模 | 第70-76页 |
| ·海冰特征本体模型 | 第70-71页 |
| ·海冰特征本体元组 | 第71-72页 |
| ·请求及增强型语义查询 | 第72-75页 |
| ·对比其它海冰数据模型 | 第75-76页 |
| ·因子模型与定性分析:海浮冰应用 | 第76-83页 |
| ·基于OEP模型的海浮冰因子数据模型 | 第76-81页 |
| ·海浮冰体因子定性分析模型 | 第81-83页 |
| ·因子分析模型的适应性 | 第83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 区域连续时变定性分析模型:RAE模型 | 第84-107页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·区域时变模型:ROD模型 | 第85-89页 |
| ·RCC理论及其概念邻域图 | 第85-86页 |
| ·区域时变模型 | 第86-89页 |
| ·区域时变模型与事件模型的关联:RAE模型 | 第89-93页 |
| ·"位移"和"形变"事件模型 | 第90页 |
| ·"位移|形变"与"拓扑|方位时变"的关联 | 第90-91页 |
| ·区域对象的"时变拓扑|方位"透析"事件类" | 第91-92页 |
| ·"事件类"概念邻域图 | 第92-93页 |
| ·HMM_(RAE)模型 | 第93-98页 |
| ·HMM_(RAE)模型构建 | 第94-95页 |
| ·HMM_(RAE)转移概率和输出概率 | 第95-96页 |
| ·HMM_(RAE)功用 | 第96-98页 |
| ·RAE模型与OEP模型 | 第98-99页 |
| ·RAE模型应用探讨:时空数据库自动更新问题 | 第99-100页 |
| ·实例示证:热带气旋的时空数据分析 | 第100-106页 |
| ·数据特征 | 第100-101页 |
| ·数据预定义 | 第101-103页 |
| ·数据资料和预处理 | 第103-104页 |
| ·统计方法 | 第104页 |
| ·TC路径规律探寻 | 第104-106页 |
| ·实例小结 | 第106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第六章 "多元"关联模式的时空数据挖掘 | 第107-122页 |
| ·引言:空间关联模式及其挖掘算法 | 第107-109页 |
| ·"多元"关联模式构建与挖掘 | 第109-117页 |
| ·问题描述 | 第109-113页 |
| ·关联模式搭建:"星型"和"序列型" | 第113-114页 |
| ·挖掘算法 | 第114-117页 |
| ·合成实例求证-城市规划 | 第117-120页 |
| ·规划要素集 | 第117-118页 |
| ·规划要素关联模式挖掘过程 | 第118-120页 |
| ·结果讨论 | 第120页 |
| ·结语 | 第120-122页 |
| 第七章 总结和展望 | 第122-126页 |
| ·总结 | 第122-124页 |
| ·论文的创新点 | 第124-125页 |
| ·不足与展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 | 第140页 |
