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论空间数据挖掘和知识发现 总被引：92，自引：5，他引：92
随着现代科技和传感器的发展和应用，复杂多变的空间数据日益膨胀，远远超出人的解译能力，迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识，以及它与数据挖掘与知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系，概述了SDMKD的产生和发展，分析和展望了SDMKD的应用开发。 相似文献
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空间关联规则可以从空间数据库中发现空间对象之间的隐含的、不明确的空间关系。空间数据库中空间关联规则挖掘研究是空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)的主要内容,其主要问题是多层,多关系的规则发现问题。本文把元模式与空间关联规则挖掘相结合介绍了挖掘地理信息系统(GIS)中空间数据库关联规则的常用步骤方法。 相似文献
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论空间数据处理与空间数据挖掘 总被引：9，自引：0，他引：9
王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》2006,31(1):1-5
根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。 相似文献
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空间数据挖掘的方法和实施 总被引：6，自引：0，他引：6
回顾了空间数据挖掘技术的现状、趋势及任务，描述了目前在空间数据挖掘中常用的一些算法；然后以海岸带地理环境评判为例，介绍了挖掘算法的实施。 相似文献
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本文主要就空间数据挖掘方法和空间数据挖掘存在的问题这两方面进行了研究。采用归纳和总结的方法,研究了每种空间数据挖掘方法的特点和使用范围,指出目前空间数据挖掘方法的局限性,就目前空间数据挖掘存在的问题进行了深入的研究。得出空间数据挖掘是一个非常年轻而富有前景的研究领域,目前只是取得了一定的初步成果,仍有大量的理论与方法需要深入研究。最后本文就空间数据挖掘的今后发展方向进行了研究和归纳。 相似文献
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地理空间分析及可视化分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《浙江测绘》2003,(4):12-13
地理空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，是地理信息系统的重要功能之一。随着3S技术的融合和空间信息处理技术的发展和广泛应用，地理空间分析、空间数据挖掘和知识发现以及地学可视化已经成为空间信息处理的重要手段和关键技术。本主要论述了现有的地理空间分析方法，并讨论了基于地理空间分析的海量空间数据挖掘和地学可视化分析。 相似文献
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基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
王玲 《测绘与空间地理信息》2013,36(6):121-123
介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘存在的问题,阐述了技术的发展前景。 相似文献
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从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究 总被引：12，自引：1，他引：12
G IS数据库中空间关联规则发现是SDMKD的重要内容,广泛涉及到知识的表示和推理,需要地理空间知识的深入参与。在地理空间认知的基础上,结合认知逻辑,通过ILP对空间关联规则进行形式化描述,特别分析了其中涉及的空间谓词;通过例子说明了形式化空间关联规则的具体应用。从G IS数据库中挖掘空间关联规则的主要问题是多层、多关系的规则挖掘问题,不同专题图层不同空间对象之间空间谓词的高效计算与存储表达是解决问题的关键;把空间关系非空间化,将连续数据离散化,从而把求解问题转换成布尔型关联规则问题进行讨论,基于此而探讨了一种通过SJI-P表组织空间谓词,然后根据目标对象的概念层级自顶向下、逐层细化的空间关联规则挖掘方法。 相似文献
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基于网格技术的空间知识发现与数据挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
葛小三 《武汉大学学报(信息科学版)》2006,31(12):1105-1107
设计了基于服务网格的空间知识发现与数据挖掘的槊构，并对其关键技术进行了探讨性研究。 相似文献
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基于粗集理论的GIS属性数据挖掘 总被引：5，自引：0，他引：5
粗集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，可以有效地分析和处理不完备信息，已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等众多科学与工程领域得到成功的应用，并具有相当的发展潜力。本文在深入研究粗集理论基础之上，讨论了基于粗集的知识表达系统，提出了属性约简的数据分析法，并利用此法对信息表中的海量信息进行简化，提取出有用特征，并相应评价各因素的重要性。本文最后以GIS属性挖掘为例进行实例分析，考察出它们的相互依赖性与相对重要性，取得了明显的效果。 相似文献
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The advanced data mining technologies and the large quantities of remotely sensed Imagery provide a data mining opportunity with high potential for useful results. Extracting interesting patterns and rules from data sets composed of images and associated ground data can be of importance in object identification, community planning, resource discovery and other areas. In this paper, a data field is presented to express the observed spatial objects and conduct behavior mining on them. First, most of the important aspects are discussed on behavior mining and its implications for the future of data mining. Furthermore, an ideal framework of the behavior mining system is proposed in the network environment. Second, the model of behavior mining is given on the observed spatial objects, including the objects described by the first feature data field and the main feature data field by means of the potential function. Finally, a case study about object identification in public is given and analyzed. The experimental results show that the new model is feasible in behavior mining. 相似文献
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This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework. 相似文献
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This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for
geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial
and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here
is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and
temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information
analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides
a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework. 相似文献
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This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework. 相似文献
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领域专家知识及其在空间数据挖掘中的作用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据空间数据挖掘的需要，提出把领域专家知识分为3类，即，属性划分规则(Attribute Partition Rule)、概念层次树(Concept Hierarchical Trees)和约束条件(Constraints)。文中详细介绍了领域专家知识和领域专家在空间数据挖掘各个阶段的作用。领域专家知识的表示方法也是一个非常值得重视的问题，文中给出了常用的表示模型。 相似文献