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空间数据挖掘的研究

空间数据挖掘是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在空间数据中的普遍的数据特征。本文系统研究了空间数据挖掘的理论、方法和应用。主要内容有:(1)建立起空间数据挖掘的基础理论和技术框架,进一步完善了空间数据挖掘的理论和方法。阐述了空间数据挖掘的定义与特点,提出一种包括数据源、挖掘器、用户界面三层结构的空间数据挖掘体系结构,阐述空间数据挖掘的基本步骤和从空间数据库中能发现的九种知识类型,系统研究了17种空间数据挖掘方法,阐述了各种方法的特点和适用范围,阐述了空间数据挖掘与其它相关学科的区别与联系,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几条原则。(2)将粗集理论引入空间数据挖掘领域,系统地研究了粗集理论用于空间数据挖掘的基础理论和方法,包括粗集的基本概念和性质、粗集的扩展模型、空间数据库中知识表达系统的分类、属性表的一致性分析、属性的依赖关系和属性的重要性、决策表  (本文共148页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究

空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系或非显式存储在数据库中有意义的特征或模式。该技术在理解空间数据、获取空间与非空间数据间内在关系方面具有重要意义。由于近年来空间地理信息系统(Geography Information System,GIS)广泛地应用到各个行业中,积累大量与空间位置相关的空间数据,因此空间数据挖掘研究已成为当前研究的重要课题。本论文系统地讨论空间数据挖掘的基本理论,提出GIS中空间数据挖掘系统体系结构和能挖掘多种空间知识类型的多种空间数据挖掘算法,实现一个GIS中空间数据挖掘原型系统——GIS_Miner,论文研究成果可归纳如下:(1)进一步完善空间数据挖掘的理论和技术框架,对其所涉及的问题与方法进行系统的分析和阐述,为全文的研究提供理论基础和方法指导。提出一种包括数据源、挖掘器、用户界面三层结构的空间数据挖掘体系结构并分析其各模块及基本步骤,阐述从空间数据库中能发现的知识类型。研究空间数据挖掘...  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
武汉大学

面向土地用途分区的空间数据挖掘

近年来由于空间信息技术领域内对地观测技术、数据库技术、网络技术等的飞速发展,使得土地利用数据的获取与管理变得更为便利,我国已经实施的农用地分等定级、更新调查和“全国第二次土地大调查”等工程获得了大量的数据和资料,并建设了土地利用数据库。这些数据的复杂程度和数量远远超出人脑的分析能力,如何快速、定量地从这些大型时空数据库中挖掘有用的特征和知识已经成为土地利用数据库利用的瓶颈问题。空间数据挖掘可以从时空数据库中获取用户感兴趣的空间模式与特征、数据的关联关系以及其他一些隐含在空间数据中的规律和特征,目前已经成为国内外研究的热点。土地用途分区是土地利用规划的核心问题,但是目前还缺乏系统的深入研究,特别是在土地用途分区的智能化方面。因此,针对目前土地用途分区中存在的问题,发展面向领域的空间数据挖掘模型是时空数据不断积累过程中所提出的迫切要求。本文界定了面向土地用途分区的空间数据挖掘的研究内容和体系,并系统研究了该问题的理论方法和应用。基于...  (本文共143页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

基于空间自相关的空间数据挖掘若干关键技术的研究

由于计算机技术、网络技术、空间数据采集技术以及空间数据库技术等的迅速发展,使得复杂多变的空间数据日益膨胀,远远超出了人的解译能力。因此对从空间数据库发现空间知识的需求日益增长,于是出现了用于从空间数据库中进行知识发现的崭新研究领域——空间数据挖掘。空间数据挖掘指的是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或非显式地存储在空间数据库中的其它模式等。它是多学科和多种技术交叉综合的新领域,汇集了来自数据挖掘、机器学习、模式识别、空间数据库、统计学、人工智能、地理信息系统、遥感以及决策支持系统等各学科的成果。本文系统的介绍了空间数据挖掘的基本理论,比较传统数据挖掘与空间数据挖掘的不同之处。由于空间数据的特殊性,传统的数据挖掘技术已经不再适用于从空间数据库中有效地发现知识,只有研究新的理论、技术和方法,才能从空间数据库中挖掘出新颖有效的、能被人们理解的空间知识。针对空间数据的自相关性,本文重点对空间聚类、空间同位规则以及空间分类和预测进行了...  (本文共110页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
中南大学

基于Web的空间数据挖掘研究

空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)是二十世纪九十年代发展起来的一项新技术,近年来得到了越来越多学者的重视。随着计算机网络技术的飞速发展,如何在Internet或Intranet上进行空间数据挖掘,即如何进行基于Web的空间数据挖掘(Web Based Spatial Data Mining,WBSDM)是SDM的一个新的研究领域,也是相关学者日渐关注的研究课题之一。作者1999年提出申请并获湖南省自然科学基金资助于2000年至2003年主持承担了“基于Web的GIS空间数据挖掘”研究,就相关问题开展了探索。本项研究旨在总结空间数据挖掘技术和基于Web的数据挖掘技术及WBSDM的应用前景;系统地提出基于Web的空间数据挖掘框架;设计基于XML/J2EE的WBSDM平台模型;将MAS(Multi-Agent System)技术引入WBSDM并提出应用策略;研究基于粗糙集的空间知识库刻画模型,提出并实现高维...  (本文共152页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

定性空间推理与空间数据挖掘技术

日益丰富的地学数据在一定程度上已超过了地球科学家能够处理的能力。从这些海量数据中发现地学知识的需要使得空间数据挖掘(Spatial Data Mining)的产生成为必然。空间数据挖掘是数据挖掘(Data Mining)的一个分支领域,它在遥感(Remote Sense)和地理信息系统(Geographic Information System, GIS)中有着广泛的应用。从GIS中进行空间数据挖掘所发现的知识,可用于对空间数据(Spatial Data)的理解、空间关系(Spatial Relations)知识的发现、空间数据与属性数据(Property Data)之间关系知识的发现、空间知识库(Spatial Repository)的构造、空间数据库(Spatial Database)的重组和空间查询(Spatial Query)的优化等。这样就可使GIS在资源调查、评价、管理和监测,城市的管理、规划和市政工程、行政管理与空...  (本文共113页) 本文目录 | 阅读全文>>