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基于群智感知的承载力挖掘与旅游突发事件预警系统的研究与实现

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-15页
        1.2.1 基于群智感知的承载力挖掘国内外现状第13页
        1.2.2 旅游突发事件预警研究的国内外现状第13-15页
    1.3 研究内容第15-16页
        1.3.1 基于社会网络的承载力挖掘与监测第15页
        1.3.2 基于视频的承载力状态监测第15-16页
        1.3.3 基于群智感知的旅游突发事件预警模型的建立第16页
        1.3.4 基于群智感知的承载力挖掘与旅游突发事件预警系统的实现第16页
    1.4 论文组织结构第16-19页
第二章 相关技术第19-27页
    2.1 旅游承载力第19-20页
        2.1.1 资源空间承载力第19页
        2.1.2 生态环境承载力第19-20页
        2.1.3 旅游经济承载力第20页
        2.1.4 旅游心理承载力第20页
    2.2 突发事件预警第20-25页
        2.2.1 社会网络挖掘第20-21页
        2.2.2 异常行为检测第21-23页
        2.2.3 区域人数检测第23-25页
    2.3 本章小结第25-27页
第三章 基于社会网络的承载力挖掘与监测第27-39页
    3.1 基于情感舒适度的增强算法(BCOF)第28-30页
        3.1.1 情感舒适度第28-29页
        3.1.2 情感舒适度增强算法流程第29-30页
    3.2 基于情感舒适度增强算法(BCOF)的实现第30-35页
        3.2.1 搭建情感词典第30-31页
        3.2.2 表情增强因素第31-32页
        3.2.3 情感衡量函数第32-34页
        3.2.4 情感舒适度获取第34-35页
    3.3 基于社会网络的承载力挖掘与监测的实验结果及分析第35-37页
        3.3.1 实验一: 情感增强倾向算法(EE)实验第35-36页
        3.3.2 实验二: 基于情感增强的舒适度算法(BCOF)实验第36-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第四章 基于视频的承载力状态监测第39-53页
    4.1 基于光流的社会压力算法(SFNODE)的提出第39-40页
    4.2 基于光流的社会压力算法(SFNODE)的实现第40-42页
        4.2.1 场景压力状态转换的实现第40-42页
        4.2.2 场景异常检测的实现第42页
    4.3 密度压力人数统计算法(CTF-A)的提出第42-43页
    4.4 密度压力人数统计算法(CTF-A)的实现第43-49页
        4.4.1 场景人数密度检测的实现第43-46页
        4.4.2 场景人数检测的实现第46-49页
    4.5 基于视频的承载力状态监测的实验结果及分析第49-52页
        4.5.1 实验一: 场景异常检测实验第49-50页
        4.5.2 实验二: 场景密度检测实验第50-51页
        4.5.3 实验三: 场景人数统计实验第51-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 基于群智感知的旅游突发事件预警模型的建立第53-59页
    5.1 基于群智感知的旅游突发事件预警模型的提出第53-54页
    5.2 基于群智感知的旅游突发事件预警模型的建立第54-56页
        5.2.1 选取预警模型指标第54-55页
        5.2.2 网络体系结构的确立第55-56页
        5.2.3 网络配置第56页
    5.3 基于群智感知的旅游突发事件预警模型的实验结果及分析第56-58页
        5.3.1 实验一: 网格结点确定实验第57-58页
        5.3.2 实验二: 基于群智感知的旅游突发事件预警模型实验第58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 基于群智感知的承载力挖掘与旅游突发事件预警系统的实现第59-71页
    6.1 系统的总体设计第59-60页
    6.2 系统设计过程与结果第60-66页
        6.2.1 系统设计过程第60-61页
        6.2.2 系统的实现结果第61-66页
    6.3 系统测试第66-68页
        6.3.1 测试环境第66-67页
        6.3.2 测试方法第67-68页
    6.4 本章小结第68-71页
第七章 总结与展望第71-73页
    7.1 总结第71-72页
    7.2 展望第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间研究成果第79页

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