摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第8-10页 |
1 绪论 | 第10-15页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
1.2 研究现状 | 第10-12页 |
1.3 研究内容 | 第12-13页 |
1.4 论文组织 | 第13-15页 |
2 基于面状插值的实验数据预处理 | 第15-18页 |
2.1 实验数据分析 | 第15页 |
2.2 面状插值方法 | 第15-16页 |
2.3 基于面状插值的数据处理 | 第16-17页 |
2.4 本章小结 | 第17-18页 |
3 基于空间自相关的流行病时空演化模式探测 | 第18-25页 |
3.1 空间自相关分析概述 | 第18-20页 |
3.1.1 空间自相关 | 第18-19页 |
3.1.2 全局自相关系数 | 第19-20页 |
3.1.3 局部自相关系数 | 第20页 |
3.2 基于空间自相关的流行病时空演化模式分析 | 第20-21页 |
3.3 实验分析 | 第21-24页 |
3.3.1 实验一 | 第21-23页 |
3.3.2 实验二 | 第23-24页 |
3.4 本章小结 | 第24-25页 |
4 基于格网面状聚类的流行病时空演化模式探测 | 第25-32页 |
4.1 面状空间聚类方法概述 | 第25-26页 |
4.2 基于格网划分的面状聚类的流行病时空演化模式分析 | 第26-27页 |
4.2.1 格网部分 | 第26-27页 |
4.2.2 单元网格聚类分析 | 第27页 |
4.3 实验分析 | 第27-31页 |
4.3.1 实验一 | 第28-29页 |
4.3.2 实验二 | 第29-31页 |
4.4 本章小结 | 第31-32页 |
5 基于重心转移轨迹的流行病时空演化模式探测 | 第32-39页 |
5.1 空间重心模型概述 | 第32-33页 |
5.2 基于CTCSTP算法的流行病时空演化模式分析 | 第33-35页 |
5.2.1 区域属性重心 | 第33-34页 |
5.2.2 区域属性重心转移曲线 | 第34-35页 |
5.2.3 CTCSTP计算步骤 | 第35页 |
5.3 实验分析 | 第35-38页 |
5.3.1 实验一 | 第35-37页 |
5.3.2 实验二 | 第37-38页 |
5.4 本章小结 | 第38-39页 |
6 结束语 | 第39-41页 |
6.1 论文总结 | 第39页 |
6.2 论文创新点 | 第39-40页 |
6.3 展望 | 第40-41页 |
参考文献 | 第41-46页 |
攻读学位期间主要的研究成果 | 第46-47页 |
致谢 | 第47页 |