| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题依据与背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 选题依据 | 第12-14页 |
| 1.1.2 课题支撑 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 地图综合的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 神经网络用于地图综合研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 地图综合知识和BP神经网络 | 第18-30页 |
| 2.1 制图知识的来源、获取、修订和表达 | 第18-25页 |
| 2.1.1 知识的来源 | 第19-20页 |
| 2.1.2 知识的获取 | 第20-23页 |
| 2.1.3 知识的修订 | 第23-24页 |
| 2.1.4 知识的表达 | 第24-25页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第25-30页 |
| 2.2.1 BP神经网络原理 | 第25-28页 |
| 2.2.2 BP神经网络训练 | 第28-29页 |
| 2.2.3 Matlab神经网络工具 | 第29-30页 |
| 第3章 道路网选取理论与现有方法 | 第30-36页 |
| 3.1 道路网选取原则 | 第30-31页 |
| 3.2 道路网选取指标 | 第31-32页 |
| 3.3 道路网选取的主要方法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基于拓扑结构的道路网选取 | 第32-33页 |
| 3.3.2 渐进式道路网选取 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于stroke的道路网选取 | 第34-35页 |
| 3.3.4 基于网眼的道路网选取 | 第35-36页 |
| 第4章 基于BP神经网络的道路网选取研究 | 第36-48页 |
| 4.1 道路的良好连续性原则stroke | 第36-41页 |
| 4.1.1 感知分组原则 | 第36页 |
| 4.1.2 良好连续性和stroke | 第36-37页 |
| 4.1.3 stroke构建算法 | 第37-41页 |
| 4.2 利用BP神经网络估算stroke重要性估算 | 第41-45页 |
| 4.2.1 stroke重要性评价指标体系 | 第41-43页 |
| 4.2.2 道路网选取神经网络结构 | 第43-44页 |
| 4.2.3 BP神经网络训练样本产生 | 第44-45页 |
| 4.3 基于stroke和BP神经网络的道路网选取流程 | 第45-48页 |
| 第5章 实例验证与分析 | 第48-71页 |
| 5.1 实验数据 | 第48-50页 |
| 5.2 stroke构建及属性计算 | 第50-54页 |
| 5.3 BP神经网络训练 | 第54-57页 |
| 5.4 基于stroke的道路网选取实例 | 第57-69页 |
| 5.4.1 放射式道路网选取实例 | 第58-60页 |
| 5.4.2 格网式道路网选取实例 | 第60-63页 |
| 5.4.3 自由式道路网选取实例 | 第63-66页 |
| 5.4.4 整体道路网选取实例 | 第66-69页 |
| 5.5 实验结果小结 | 第69-71页 |
| 第6章 结论和展望 | 第71-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第71-73页 |
| 6.2 创新点 | 第73页 |
| 6.3 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 硕士期间的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |