| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8-10页 |
| ·国内外综合预报现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 雷达图像特征数据库 | 第13-23页 |
| ·回波图像获取及处理 | 第13-14页 |
| ·回波反射率图像特征提取 | 第14-17页 |
| ·特征数据库 | 第17-21页 |
| ·特征提取过程 | 第17-19页 |
| ·基于 Access 的雷达特征数据库的实现 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于数据挖掘技术的单预报模型 | 第23-39页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第23-24页 |
| ·粗糙集概述 | 第24-28页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第24-26页 |
| ·决策表 | 第26页 |
| ·决策表约简 | 第26-28页 |
| ·客观模型建立 | 第28-38页 |
| ·基于粗糙集的客观预报模型 | 第28-36页 |
| ·基于关联规则的客观预报模型 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 预报及分析 | 第39-47页 |
| ·单模型分层预报 | 第39-41页 |
| ·基于图像统计特征的粗糙集模型预报 | 第39-40页 |
| ·基于雷达数据直接生成特征的粗糙集模型预报 | 第40页 |
| ·综合图像统计特征和雷达数据直接生成特征的粗糙集模型预报 | 第40-41页 |
| ·推理策略 | 第41-45页 |
| ·不确定性推理的含义 | 第41-42页 |
| ·不确定性推理方法的分类 | 第42-43页 |
| ·可信度方法 | 第43-45页 |
| ·预报及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-51页 |
| ·系统的总体框架 | 第47-48页 |
| ·本文工作总结 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |