| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题背景 | 第12页 |
| ·研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 空间数据挖掘 | 第16-25页 |
| ·数据挖掘的有关理论 | 第16-19页 |
| ·数据、信息和知识 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘方法分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第18-19页 |
| ·空间数据挖掘 | 第19-25页 |
| ·空间数据挖掘的概念 | 第19-21页 |
| ·空间数据挖掘的知识类型 | 第21-22页 |
| ·空间数据挖掘的方法 | 第22-24页 |
| ·空间数据挖掘系统结构 | 第24-25页 |
| 第三章 基于成矿带空间数据挖掘技术研究 | 第25-46页 |
| ·Geodatabase数据模型及成矿区带基础数据库 | 第25-27页 |
| ·Geodatabase数据模型 | 第25页 |
| ·成矿区带空间数据库 | 第25-27页 |
| ·地学空间数据挖掘与成矿预测 | 第27-30页 |
| ·空间数据挖掘与成矿预测 | 第27页 |
| ·GIS支持下的成矿预测 | 第27-30页 |
| ·成矿区带基础数据库多源成矿信息分析 | 第30-32页 |
| ·地质、矿产地数据 | 第30页 |
| ·遥感构造解译线 | 第30-31页 |
| ·物探数据 | 第31页 |
| ·化探数据 | 第31-32页 |
| ·基于成矿带的地学空间数据挖掘流程 | 第32-38页 |
| ·数据准备 | 第32-34页 |
| ·数据抽取 | 第34-36页 |
| ·数据转换 | 第36页 |
| ·数据挖掘及成果展示 | 第36-38页 |
| ·空间数据挖掘相关算法 | 第38-46页 |
| ·GIS空间分析原理 | 第38-40页 |
| ·分形算法(C-A算法) | 第40-41页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第41-46页 |
| 第四章 基于成矿带空间数据挖掘系统设计与实现 | 第46-62页 |
| ·系统设计与开发的基本思路 | 第46-49页 |
| ·数据挖掘系统与MPBC无缝集成 | 第46-47页 |
| ·系统开发策略和方法 | 第47-48页 |
| ·系统开发与运行环境 | 第48-49页 |
| ·系统的设计与实现 | 第49-56页 |
| ·系统分析 | 第49-50页 |
| ·BP网络模型设计 | 第50页 |
| ·系统功能模块设计与实现 | 第50-56页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第56-62页 |
| ·COM技术 | 第56-57页 |
| ·基于ComGIS的二次开发技术 | 第57-59页 |
| ·ArcObjects技术体系 | 第59-60页 |
| ·ArcSDE空间数据引擎技术 | 第60-62页 |
| 第五章 基于成矿带数据挖掘系统的应用 | 第62-68页 |
| ·天山-北天山成矿带数据挖掘应用 | 第62-66页 |
| ·区域地质背景 | 第62页 |
| ·评价单元划分 | 第62页 |
| ·地质变量选择与数据的抽取转换 | 第62-64页 |
| ·化探数据处理 | 第64-66页 |
| ·成矿预测结果与分析 | 第66-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·建议 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |