| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 空间数据挖掘的产生 | 第10-13页 |
| 1．1．1 数据挖掘的产生背景 | 第10-11页 |
| 1．1．2 空间数据挖掘的产生背景 | 第11-13页 |
| 1．2 空间数据挖掘的研究现状和发展趋势 | 第13-15页 |
| 1．2．1 空间数据挖掘的研究现状 | 第13-14页 |
| 1．2．2 空间数据挖掘的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1．3 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 地理信息系统和空间数据库 | 第17-32页 |
| 2．1 地理信息系统 | 第17-22页 |
| 2．1．1 基本功能和特征 | 第17-19页 |
| 2．1．2 空间数据结构 | 第19-22页 |
| 2．2 空间数据库基本理论 | 第22-32页 |
| 2．2．1 空间数据模型 | 第22-24页 |
| 2．2．2 空间关系 | 第24-25页 |
| 2．2．3 空间查询语言 | 第25-28页 |
| 2．2．4 空间索引技术 | 第28-32页 |
| 第三章 空间数据挖掘 | 第32-49页 |
| 3．1 空间数据挖掘的基本过程 | 第32-33页 |
| 3．2 空间数据挖掘与传统数据挖掘的区别 | 第33页 |
| 3．3 空间数据挖掘的知识类型 | 第33-35页 |
| 3．4 空间数据挖掘的方法 | 第35-43页 |
| 3．4．1 基于空间数据结构的空间数据挖掘方法 | 第35-38页 |
| 3．4．2 常用空间数据挖掘方法 | 第38-43页 |
| 3．5 空间数据挖掘原型系统 | 第43-44页 |
| 3．6 基于 SDM的 SIDSS的体系结构研究 | 第44-48页 |
| 3．6．1 基于 X库的框架 | 第45-46页 |
| 3．6．2 基于知识的框架 | 第46-48页 |
| 3．7 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于前向神经网络的空间分类挖掘 | 第49-62页 |
| 4．1 前向神经网络的基本介绍 | 第49-53页 |
| 4．1．1 前向网络模型 | 第49-51页 |
| 4．1．2 BP算法 | 第51-53页 |
| 4．2 基于交叉覆盖算法的空间分类挖掘 | 第53-57页 |
| 4．2．1 M-P神经元的几何意义 | 第53-54页 |
| 4．2．2 空间栅格属性数据分类挖掘的算法设计 | 第54-57页 |
| 4．3 实验 | 第57-61页 |
| 4．3．1 数据说明 | 第57-58页 |
| 4．3．2 实验结果及分析 | 第58-61页 |
| 4．4 小结 | 第61-62页 |
| 第五章 空间数据挖掘在物流中的应用研究 | 第62-76页 |
| 5．1 物流的基本概述 | 第62页 |
| 5．2 基于 GIS的物流信息系统 | 第62-71页 |
| 5．2．1 系统概述 | 第62-63页 |
| 5．2．2 系统总体设计 | 第63-65页 |
| 5．2．3 系统功能设计 | 第65-68页 |
| 5．2．4 系统的关键技术 | 第68-71页 |
| 5．3 空间数据挖掘在物流中的应用研究 | 第71-75页 |
| 5．3．1 空间查询与分析 | 第71-73页 |
| 5．3．2 决策树 ID3算法在物流决策中的应用研究 | 第73-75页 |
| 5．4 小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6．1 本文所做的工作 | 第76页 |
| 6．2 研究展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士学位期间的科研情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |