基于ARCGIS、PYTHON的证据加权回归模型及其海底资源评价应用
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| ·论文选题依据及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-14页 |
| ·基于GIS 技术的资源评价工作 | 第9-10页 |
| ·基于PYTHON 技术的资源评价工作 | 第10-11页 |
| ·基于证据加权模型的资源评价工作 | 第11-12页 |
| ·海底资源评价工作 | 第12-14页 |
| ·研究内容的提出 | 第14-15页 |
| ·研究思路与方法 | 第15-18页 |
| ·研究思路 | 第15页 |
| ·研究方法 | 第15-18页 |
| ·论文的整体结构 | 第18-20页 |
| 第2章 ArcGIS 的资源评价功能 | 第20-25页 |
| ·ArcGIS 支持的数据类型 | 第20-21页 |
| ·ArcGIS 的图库管理 | 第21-22页 |
| ·ArcGIS 的空间分析 | 第22-24页 |
| ·ArcGIS 的二次开发 | 第24-25页 |
| 第3章 Python 技术的资源评价功能 | 第25-34页 |
| ·脚本语言概述 | 第25页 |
| ·Python 概述 | 第25-29页 |
| ·Python 在编程语言中的定位和设计理念 | 第26页 |
| ·Python 的特色 | 第26-28页 |
| ·Python 的缺点和补救措施 | 第28页 |
| ·Python 目前的应用 | 第28页 |
| ·Python 的前景 | 第28-29页 |
| ·Python 结构 | 第29-31页 |
| ·Python 编译环境 | 第31页 |
| ·Python 与GIS | 第31-32页 |
| ·Python 与ArcGIS | 第32-34页 |
| 第4章 证据加权回归模型 | 第34-44页 |
| ·证据权法 | 第34-39页 |
| ·概述 | 第34-35页 |
| ·基本模型 | 第35-37页 |
| ·证据权法的参数及其检验 | 第37-38页 |
| ·证据权法潜在矿产资源评价的操作步骤 | 第38-39页 |
| ·多元统计线性回归模型 | 第39-43页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·基本模型 | 第39-43页 |
| ·证据加权回归模型 | 第43-44页 |
| 第5章 技术集成与系统开发 | 第44-57页 |
| ·ArcGIS 的开发方式 | 第44-46页 |
| ·系统设计 | 第46-57页 |
| ·系统总体设计 | 第46-47页 |
| ·功能设计 | 第47页 |
| ·集成方式及算法设计 | 第47-57页 |
| 第6章 CC 区多金属结核资源评价 | 第57-80页 |
| ·CC 区多金属结核成矿的区域地质特征及描述模型 | 第57页 |
| ·研究区数据图层介绍和描述 | 第57-64页 |
| ·证据加权回归模型的应用 | 第64-80页 |
| ·训练点缩减 | 第64-67页 |
| ·计算证据权 | 第67-72页 |
| ·计算响应图层 | 第72-75页 |
| ·多元线性回归分析 | 第75-80页 |
| 第7章 总结 | 第80-82页 |
| ·结论 | 第80页 |
| ·创新与不足 | 第80-81页 |
| ·工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 摘要 | 第87-89页 |
| Abstract | 第89-91页 |
