| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 现有系统存在的问题 | 第11-14页 |
| 1.3.1 边情监控 | 第11-12页 |
| 1.3.2 边情预测分析 | 第12-13页 |
| 1.3.3 辅助决策 | 第13页 |
| 1.3.4 边防设施设置 | 第13-14页 |
| 1.3.5 损失评估 | 第14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本论文的研究方法 | 第15页 |
| 1.6 本论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 系统实现的主要技术及开发环境 | 第16-27页 |
| 2.1 应用程序框架技术 | 第16页 |
| 2.2 COM技术 | 第16-18页 |
| 2.3 组件式GIS | 第18页 |
| 2.4 开发环境及编程软件 | 第18-21页 |
| 2.4.1 开发环境 | 第18-19页 |
| 2.4.2 ArcGIS Engine介绍 | 第19-20页 |
| 2.4.3 ArcSDE介绍 | 第20页 |
| 2.4.4 Developer Express | 第20-21页 |
| 2.4.5 AForge.NET | 第21页 |
| 2.5 BP神经网络 | 第21-26页 |
| 2.5.1 BP神经网络简介 | 第21页 |
| 2.5.2 BP神经网络的结构 | 第21-22页 |
| 2.5.3 BP神经网络的算法 | 第22-24页 |
| 2.5.4 BP神经网络参数设置 | 第24-25页 |
| 2.5.5 BP神经网络在MATLAB中实现的常用函数 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统需求分析和总体设计 | 第27-37页 |
| 3.1 系统功能需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2 系统设计原则 | 第28-29页 |
| 3.3 系统总体设计 | 第29-34页 |
| 3.3.1 系统物理结构设计 | 第29-30页 |
| 3.3.2 系统逻辑设计 | 第30-31页 |
| 3.3.3 系统功能模块设计 | 第31-34页 |
| 3.4 数据存储与组织 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 关键模块算法研究与设计 | 第37-56页 |
| 4.1 边情预报分析模块 | 第37-46页 |
| 4.1.1 预报分析模块实现原理 | 第37-39页 |
| 4.1.2 数据准备 | 第39-40页 |
| 4.1.3 BP神经网络的训练及预测过程 | 第40-45页 |
| 4.1.4 实现流程 | 第45-46页 |
| 4.2 视频监控模块 | 第46-52页 |
| 4.2.1 工作原理 | 第46页 |
| 4.2.2 动态识别技术 | 第46-51页 |
| 4.2.3 边情定位技术 | 第51-52页 |
| 4.3 辅助决策模块 | 第52-54页 |
| 4.3.1 非法出入境模拟实现 | 第52-53页 |
| 4.3.2 过伐模拟实现 | 第53-54页 |
| 4.3.3 边境林火模拟实现析 | 第54页 |
| 4.4 损失评估功能模块 | 第54-55页 |
| 4.4.1 原理 | 第54-55页 |
| 4.4.2 评估标准和模型 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统的开发与实现 | 第56-68页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第56页 |
| 5.2 系统的开发 | 第56-57页 |
| 5.3 系统功能演示 | 第57-66页 |
| 5.3.1 开始功能模块 | 第58页 |
| 5.3.2 数据管理模块 | 第58-59页 |
| 5.3.3 预报分析模块 | 第59-61页 |
| 5.3.4 视频监控模块 | 第61-63页 |
| 5.3.5 辅助决策模块 | 第63-65页 |
| 5.3.6 损失评估模块 | 第65-66页 |
| 5.4 系统特点 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 结论 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第73-74页 |