| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作及论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 空间数据挖掘及其关键技术 | 第11-24页 |
| ·空间数据挖掘概述 | 第11-16页 |
| ·空间数据挖掘的特点 | 第11页 |
| ·空间数据挖掘的能发现的知识类型 | 第11-13页 |
| ·空间数据挖掘的方法 | 第13-15页 |
| ·空间数据挖掘的基本过程 | 第15-16页 |
| ·空间数据库理论基础 | 第16-19页 |
| ·空间数据 | 第16-18页 |
| ·空间数据库的存储与管理 | 第18-19页 |
| ·空间数据挖掘与GIS | 第19-22页 |
| ·GIS的产生和发展 | 第19-20页 |
| ·GIS的功能和应用 | 第20-21页 |
| ·空间数据挖掘与GIS的集成 | 第21-22页 |
| ·空间数据挖掘体系结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于KD-TREE的同位模式挖掘算法研究 | 第24-43页 |
| ·空间关联规则挖掘算法 | 第24-27页 |
| ·关联规则的定义 | 第24-25页 |
| ·典Apriori算法 | 第25-26页 |
| ·空间关联规则的研究 | 第26-27页 |
| ·空间同位模式挖掘算法 | 第27-32页 |
| ·相关定义 | 第27-30页 |
| ·Morimoto的挖掘方法 | 第30-31页 |
| ·Shekhar的挖掘方法 | 第31-32页 |
| ·基于KD-TREE的同位模式挖掘算法 | 第32-42页 |
| ·空间数据索引 | 第32-34页 |
| ·算法描述 | 第34-38页 |
| ·算法性能分析 | 第38-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于密度的KD-TREE同位模式挖掘算法研究 | 第43-55页 |
| ·相关概念 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44-51页 |
| ·候选模式的生成 | 第47页 |
| ·同位模式的确认 | 第47-51页 |
| ·全面性与正确性分析 | 第51页 |
| ·实验与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 空间同位模式挖掘算法在GIS中的应用 | 第55-61页 |
| ·系统设计 | 第55-58页 |
| ·ArcGIS Engine简介 | 第55-56页 |
| ·系统结构和功能 | 第56-58页 |
| ·应用实例 | 第58-60页 |
| ·数据的分析和处理 | 第58页 |
| ·结果与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文研究工作总结 | 第61页 |
| ·未来的研究方向和展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者在攻读硕士期间的科研成果 | 第69页 |