基于知识的线状水系要素自动综合研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| §1.1 地图综合——地图学的认识论 | 第9-14页 |
| ·基于认知的地图综合理论 | 第9-11页 |
| ·视觉感知对地图综合的作用 | 第11-12页 |
| ·认知理论指导下地图自动综合面临的挑战 | 第12-14页 |
| §1.2 国内外研究现状——智能化方法的探索 | 第14-17页 |
| ·基于Agent的自动综合方法 | 第14-15页 |
| ·自动综合的智能化算法 | 第15-16页 |
| ·基于知识的自动综合方法 | 第16-17页 |
| §1.3 论文的内容组织 | 第17-19页 |
| 第二章 基于知识的地图自动综合策略 | 第19-34页 |
| §2.1 地图自动综合知识的概念与分类 | 第19-22页 |
| ·知识及其特性 | 第19-20页 |
| ·地图自动综合知识的概念 | 第20-21页 |
| ·地图自动综合知识的分类 | 第21-22页 |
| §2.2 地图自动综合知识的表示 | 第22-28页 |
| ·知识表示在自动综合智能化中的意义 | 第22-23页 |
| ·知识表示的一般方法 | 第23-25页 |
| ·自动综合中的知识表示方法 | 第25-27页 |
| ·自动综合知识的形式化方法 | 第27-28页 |
| §2.3 基于知识的决策 | 第28-32页 |
| ·决策的一般概念 | 第28-29页 |
| ·常用的决策算法模型 | 第29-31页 |
| ·决策方法在自动综合中的应用分析 | 第31-32页 |
| §2.4 基于知识的推理 | 第32-34页 |
| ·知识规则推理的一般概念 | 第32页 |
| ·推理方法在自动综合中的应用分析 | 第32-34页 |
| 第三章 基于知识的天然河系自动综合 | 第34-52页 |
| §3.1 河系综合的现有方法分析 | 第34-35页 |
| §3.2 河系自动综合中知识的表示与形式化 | 第35-39页 |
| ·河系自动综合中的空间知识 | 第35-36页 |
| ·河系空间知识形式化的两种数据模型 | 第36-37页 |
| ·河流选取“知识规则”的形式化表示 | 第37-39页 |
| §3.3 河系结构化知识的获取 | 第39-45页 |
| ·基于主流识别的河系结构化方法 | 第39-40页 |
| ·主流识别的多准则决策模型 | 第40-44页 |
| ·河系树结构的进一步强化 | 第44-45页 |
| §3.4 基于“知识规则”的河流选取 | 第45-52页 |
| ·河流选取的基本思路 | 第45-46页 |
| ·河流选取的推理框架 | 第46-48页 |
| ·实验结果及相关讨论 | 第48-52页 |
| 第四章 基于知识的人工河网自动综合 | 第52-68页 |
| §4.1 复杂人工河网的特点分析 | 第52-54页 |
| §4.2 线状要素的动态分段与人工河网数据组织 | 第54-57页 |
| ·线状要素的动态分段技术 | 第54-55页 |
| ·基于动态分段的人工河网数据模型 | 第55-57页 |
| §4.3 人工河网空间知识的获取 | 第57-60页 |
| ·河渠空间关系的自动获取 | 第57-58页 |
| ·人工河网密度的自动探测与识别 | 第58-60页 |
| §4.4 基于“知识决策”的人工河网综合 | 第60-68页 |
| ·必选河渠的确定 | 第60页 |
| ·人工河网综合的多准则决策模型 | 第60-62页 |
| ·实验结果及相关讨论 | 第62-68页 |
| 第五章 基于知识的制图综合实验系统 | 第68-73页 |
| §5.1 课题基本情况介绍 | 第68-70页 |
| §5.2 实验系统图形化简介 | 第70-73页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
