| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景与意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·主要研究内容和研究方法 | 第9-10页 |
| ·树轮标本制作和技术路线 | 第10-11页 |
| ·研究地区概况 | 第11-13页 |
| 第二章 基于聚类分析对树木年轮序列因子分析 | 第13-18页 |
| ·树木年轮数据的选取 | 第13页 |
| ·树轮序列均值的 T 检验分析 | 第13-14页 |
| ·树木年轮序列的系统聚类分析 | 第14-15页 |
| ·树木年轮序列的因子分析 | 第15-17页 |
| ·结论 | 第17-18页 |
| 第三章 用 SPSS 多层感知器判别青秀山树木年轮的地理环境类型 | 第18-26页 |
| ·SPSS 系统中多层感知器的简介 | 第18页 |
| ·SPSS 多层感知器原理 | 第18-19页 |
| ·多层感知器的特点 | 第19页 |
| ·研究设想 | 第19页 |
| ·在 SPSS 中的数据处理步骤 | 第19-20页 |
| ·SPSS 输出图表分析 | 第20-25页 |
| ·存在的不足 | 第25页 |
| ·结论 | 第25-26页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络模型在树木年龄宽度的预测预报 | 第26-30页 |
| ·BP 神经网络特点 | 第26页 |
| ·BP 神经网络预测原理和步骤 | 第26-27页 |
| ·BP 神经网络预测树轮宽度的应用 | 第27-29页 |
| ·结论 | 第29-30页 |
| 第五章 树木年轮宽度序列的信息量分析 | 第30-32页 |
| ·信息量系数简要说明 | 第30页 |
| ·信息系数的计算步骤 | 第30页 |
| ·研究思路 | 第30-31页 |
| ·数据文件和程序文件说明 | 第31页 |
| ·结果分析 | 第31页 |
| ·结论 | 第31-32页 |
| 第六章 基于分形理论树木年轮的时间序列分析 | 第32-35页 |
| ·基于分形理论的复杂性分析简介 | 第32-33页 |
| ·分维数的计算步骤 | 第33页 |
| ·研究思路 | 第33页 |
| ·数据处理的相关文件说明 | 第33-34页 |
| ·结果分析 | 第34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第七章 基于小波分析的树轮宽度序列主周期分析 | 第35-43页 |
| ·树木年龄小波分析的基本原理 | 第35-36页 |
| ·研究思路 | 第36页 |
| ·树轮序列小波分析的步骤 | 第36页 |
| ·数据处理的相关文件说明 | 第36-37页 |
| ·结果分析与讨论 | 第37-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 第八章 树轮序列突变特征的小波与李氏指数突变点分析 | 第43-48页 |
| ·李氏指数的基本原理 | 第43页 |
| ·连续小波变换求李氏指数的步骤 | 第43-44页 |
| ·研究思路 | 第44页 |
| ·数据处理的相关文件说明 | 第44-46页 |
| ·结果分析 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第九章 结论 | 第48-49页 |
| ·论文成果 | 第48页 |
| ·论文不足 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附件 | 第51-69页 |
| 一、各地区树芯标本的地理环境数据 | 第51-53页 |
| 二、论文所使用的数据文件 | 第53-61页 |
| 三、论文使用的程序文件 | 第61-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
