合肥工业大学硕士毕业论文模板(新)

合合肥肥工工业业大大学学 硕硕士士生生毕毕业业论论文文格格式式 论文一级章标题使用宋体小 三号字加粗 论文二级节标题使用宋体 小四号字加粗 论文三级 四级节标题使用宋体小四号字 论文正文用宋体 小四号字 图号及图标题使用五号字 页码从正文第一章编排 页面设置 A4 纸 1 上 2 5cm 下 2 5cm 左 2 9cm 右 2 5cm 2 每行 34 个字 字间距加宽 0 5 磅 每页 36 行固 定值 19 磅 地址 合肥工业大学图书馆一楼大厅学位论文制作中心 咨询电话 2901293 题题目目 英英文文题题目目 作作 者者 姓姓 名名 学学 位位 类类 型型 学 历 硕 士 学学 科 专科 专 业业 研研 究究 方方 向向 导导 师师 及及 职职 称称 2006 年年 5 月月 居中三号字宋体加粗 居中小二号新罗马字体加粗 合合 肥肥 工工 业业 大大 学学 本论文经答辩委员会全体委员审查 确认符合合肥工业大学 硕士学位论文质量要求 答辩委员会签名 工作单位 职称 主 席 委 员 导 师 独独 创创 性性 声声 明明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果 据我所 知 除了文中特别加以标志和致谢的地方外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得 合肥工业大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料 与我一同工 作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意 学位论文作者签字 签字日期 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 合肥工业大学 有关保留 使用学位论文的规定 有权保留并向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘 允许论文被查阅或借阅 本人授权 合肥工业大 学 可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索 可以采用影印 缩印或扫 描等复制手段保存 汇编学位论文 保密的学位论文在解密后适用本授权书 学位论文者签名 导师签名 签字日期 年 月 日 签字日期 年 月 日 学位论文作者毕业后去向 工作单位 电话 通讯地址 邮编 安安徽徽省省旅旅行行社社品品牌牌建建设设研研究究 摘摘 要要 空间对象固有的空间位置属性衍生了各种不确定的空间关系 包括空间拓扑 关系 空间方位关系 空间距离关系以及它们之间的组合关系 这些空间关系通 常以非显性的方式隐含于空间数据中 使得人们对空间数据解析和处理的难度大 大提高 空间数据丰富和空间知识贫乏的现象长期存在着 这种趋势的发展促成 了空间数据挖掘和知识发现 SDMKD 的产生 并成为数据挖掘领域的一个研 究热点 关关键键词词 空间数据挖掘 空间聚类 居中小三号字宋体加粗 小四号字宋体 居中小三号字宋体加粗 英英文文题题目目 ABSTRACT The difficulty of analyzing and processing for spatial data becomes more and more complicated because many uncertain spatial relations are born with position attributes of spatial objects such as spatial topology relations spatial orientation relations spatial distance relations and the combinations among them And these spatial relations are always hidden in spatial data by the undisclosed form SDMKD Spatial data mining and knowledge discovery is emerging when abundant of spatial data and scarce of spatial knowledge coexist which has become the hot topic of data mining area Keywords Spatial data mining Spatial clustering 居中小二号新罗马字体加粗 小四号新罗马字体 居中小二号新罗马字体加粗 致致 谢谢 作者 年 月 日 居中小三号字宋体加粗 小四号字宋体 目目 录录 第第一一章章 绪绪论论 1 1 1 空间数据挖掘和知识发现 SDMKD 及其研究进展进 展 1 1 2 智能空间决策支持系统 ISDSS 及其研究进 展 6 1 3 本文研究的主要内容 10 第第二二章章 SDMKD 的的理理论论基基础础及及主主要要方方法法 12 2 1 SDMKD 的理论基础 12 2 2 SDMKD 的主要方法 14 居中小三号字宋体加粗 小四号字宋体加粗 小四号字宋体 插插图图清清单单 图 1 1 空间数据挖掘和知识发现 SDMKD 的体系结构 5 图 1 2 GIS 体系结构 7 图 1 3 SDSS 的结构 9 图 2 1 空间知识发现状态空间 12 图 2 2 星型模型 19 居中小三号字宋体加粗 小四号字宋体 第第一一章章 绪绪 论论 近年来 由于遥感 RS 全球定位系统 GPS 地理信息系统 GIS 航空摄像 电子摄像 CT 成像等空间信息 技术的发展和广泛使用 空间数据飞 速增长 其规模和复杂性日益膨胀 与此同时 以空间数据为研究对象的空间 决策支持系统 SDSS Spatial decision support system 迅速发展起来 SDSS 综合了 GIS 数据处理和 DSS 模型分析的优势 对结构化空间问题提供决策支持 目前 其 应用已涉及到国民经济众多领域 如国土规划与整治 区域发展规划 城市发展规划 产业布局 交通规划 空间优化 公共设施选址 环境保护以及 灾害与危机处理等 1 6 然而 由于 空间数据的多维特性及其特有的空间属性的 存在 空间决策问题越来越复杂 SDSS 需要处理各种非线性 不确定的空间关 系 如空间配置和空间优化等 现有的SDSS 在面对非结构化复杂空间决策问 题时 其问题求解能力明显不足 因此需要借助其他理论 方法和技术 如 AI 来提高这种能力 20 世纪 80 年代后期 随着空间信息技术的不断发展 空间 数据挖掘和知 识发现 SDMKD Spatial data mining and knowledge discovery 开始出现 它较 好地解决 了空间知识获取问题 因此和机器学习 专家系统等共同 被引入到 空 间决策科学与技术领域 使得空间决策支持系统在知识获取 知识表达和知识 推理方面的能力大大提高 并逐步发展成为智能空间决策支持系统 ISDSS ISDSS 的出现使得人们在面对非结构化复杂空间问题时的决策能力大大 提高 本论文主要研究空间数据挖掘和知识发现及智能空间决策支持系统的基本 理论和技术方法 本章系统地阐述了空间数据挖掘和知识发现及其研究进展 智 能空间决策支持系统及其研究进展 并对全文研究的主要内容进行了概括 1 1 空空间间数数据据挖挖掘掘和和知知识识发发现现 SDMKD 及及其其研研究究进进展展 1 1 1 数据挖掘和知识发现的产生和发展 1 1 1 1 数据挖掘和知识发现的产生和发展 如果没有对海量数据进行分析的能力 沃尔玛的老板绝对想不到 啤酒与 尿布 这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系 而将啤酒与尿布 放在一起 竟然大大增加 转换和数据的采掘 模式解释和评价过程包括对所发 现知识模式进行模式解释和知识评价 居中小三号宋体加粗 正文小四号宋体 小四号宋体 小四号宋体 小四号宋体 1 2 智智能能空空间间决决策策支支持持系系统统 ISDSS 及及其其研研究究进进展展 1 2 1 决策支持系统的产生与发展 随着计算机和信息技术的不断深入发展 其在管理领域的应用也越来越广泛 早期 电子数据处理技术 EDP 的出现使得人们可以利用计算机处理各种数 据和报表 促进了企业 行业和部门之间的信息传递和交流 实现了无纸化和 办公自动化 随后 管理信息系统 MIS 的产生使得企业或部门能够以一个 完整的系统参与信息的交换与资源共享 大大推动了企业信息化的发展 随着计算机和信息技术的不断深入发展 其在管理领域的应用也越来越广泛 早期 电子数据处理技术 EDP 的出现使得人们可以利用计算机处理各种数 据和报表 促进了企业 行业和部门之间的信息传递和交流 实现了无纸化和 办公自动化 随后 管理信息系统 MIS 的产生使得企业或部门能够以一个 完整的系统参与信息的交换与资源共享 大大推动了企业 如果没有对海量数据进行分析的能力 沃尔玛的老板绝对想不到 啤酒与 尿布 这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系 而将啤酒与尿布 放在一起 竟然大大增加 转换和数据的采掘 模式解释和评价过程包括对所发 现知识模式进行模式解释和知识评价 第第二二章章 绪绪 论论 近年来 由于遥感 RS 全球定位系统 GPS 地理信息系统 GIS 航空摄像 电子摄像 CT 成像等空间信息 技术的发展和广泛使用 空间数据飞 速增长 其规模和复杂性日益膨胀 与此同时 以空间数据为研究对象的空间 决策支持系统 SDSS Spatial decision support system 迅速发展起来 SDSS 综合了 GIS 数据处理和 DSS 模型分析的优势 对结构化空间问题提供决策支持 目前 其 应用已涉及到国民经济众多领域 如国土规划与整治 区域发展规划 城市发展规划 产业布局 交通规划 空间优化 公共设施选址 环境保护以及 灾害与危机处理等 1 6 然而 由于 空间数据的多维特性及其特有的空间属性的 存在 空间决策问题越来越复杂 SDSS 需要处理各种非线性 不确定的空间关 系 如空间配置和空间优化等 现有的SDSS 在面对非结构化复杂空间决策问 题时 其问题求解能力明显不足 因此需要借助其他理论 方法和技术 如 AI 来提高这种能力 20 世纪 80 年代后期 随着空间信息技术的不断发展 空间 数据挖掘和知识发 现 SDMKD Spatial data mining and knowledge discovery 开始出现 它较好地 解决了空间知识获取问题 因 居中小三号宋体加粗 正文小四号宋体 参参考考文文献献 1 梁怡 人工智能 空间分析与空间决策 地理学报 1997 第 57 卷增刊 2 Kim Peterson Development of Spatial Decision Support Systems for Residential Real Estate Journal of Housing Research 1998 Volume 9 Issue 1 135 156 3 Innes Judith and David M Simpson Implementing GIS for Planning Journal of the merican Planning Association 1993 59 2 230 36 4 Abel D J S K Yap R Ackland M A Cameron D F Smith and G Walker Environmental Decision Support System Project An Exploration of Alternative Architectures for Geographical Information Systems International Journal of Geographical Information Systems 1992 6 3 193 204 5 V Maniezzo I Mendes b M Paruccini Decision support for siting problems Decision 居中小三号宋体加