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1.
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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随着数据的采集、存储、计算等能力不断提升,在数据挖掘领域,基于大数据的时空信息数据的分析和处理正是当前研究的热门问题。步入"互联网+"时代后,从巨大体量的时空大数据中挖掘出潜藏的有价值的信息具有重大意义。加之时空数据处理更为复杂,日趋繁重的时空数据处理任务急需寻找有效时空数据挖掘方法。据此,从数据挖掘中的时空数据挖掘模式的分析和展示角度出发,探讨时空数据挖掘的几种模式,包括时空频繁模式、时空关联模式、时空共现模式、时空分类、时空聚类、时空异常模式检测等,分析这些时空数据挖掘模式目前发展状况,对存在的问题及可能的解决办法进行探讨。 相似文献
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《测绘文摘》2006,(3)
CH20061268论空间数据处理与空间数据挖掘=SpatialData Processing and Spatial Data Mining/王新洲(武汉大学灾害监测与防治研究中心)∥武汉大学学报(信息科学版).-2006,31(1).-1~4,8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。参22CH20061269线与线之间的空间拓扑关系组合推理=Combinational Reasoning of Topological Spatial RelationsBetween Two Li… 相似文献
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周子勇 《测绘与空间地理信息》2008,31(3)
油藏空间数据挖掘与知识发现是继油藏数字化建设后需要解决的一个重要问题.本文首先总结了数字油藏中空间数据的特征及数据处理的方法学基础,提出把数据挖掘思想用于油藏数据处理以获取更多有用信息,即油藏空间数据挖掘与知识发现.文章列出了四种可能的方案,简述了每一种方案的特点,最后结合数据库数据挖掘与GIS可视化,提出了油藏空间数据挖掘与知识发现的框架.对数据挖掘的主要模式进行了讨论,认为空间关联规则是油藏空间数据挖掘中最重要的一种知识模式,因而空间关联规则挖掘算法的设计也就成了油藏空间数据挖掘中需要解决的一个重要问题. 相似文献
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随着大数据时代的到来,数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题,介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术,在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法,并指出了该类研究存在的不足。最后,探讨了空间数据挖掘的发展趋势。 相似文献
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支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法,近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机具有小样本学习、抗噪声性能好、学习效率高和推广性好的优点,能够用于空间信息处理分析领域的遥感影像处理、高光谱分类、拟合与回归、数据挖掘、目标检测等任务。本文在总结分析近年来支持向量机在空间信息处理领域应用主要进展与成果的基础上,结合支持向量机理论方法与空间信息处理的发展趋势,提出了今后有必要重点研究的若干问题,包括空间数据挖掘、智能空间信息处理、高维空间数据处理等。 相似文献
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鲍秀武毛浩杰戴蓉蓉黄金梅 《地理空间信息》2023,(12):115-118
对《常州市地图集》编制的技术流程、开本设计、样式设计、结构内容等进行了详细阐述,介绍了《图集》“线上”版本——“图说常州”微信小程序的开发过程。《图集》编制过程中,使用专题数据分级分类技术、数据库驱动制图技术、时空大数据挖掘分析技术、遥感数据处理技术等先进的数据处理和制图工艺,保证了地图底图的统一性,减轻了数据处理工作量,提高了制图效率,丰富了地图成果,可为地级市城市级地图集编制提供技术参考。 相似文献
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针对地理信息数据量快速增长带来的处理效率问题,从Winsock通信技术着手,提出了一种基于Winsock的分布式数据处理技术。从程序架构、通信模块、处理模块、可扩展性等方面设计灵活的C/S程序,将局域网中多台计算机组建成工作群,以服务器端发布任务指令、多个客户端接收并执行任务指令的方式进行分布式数据处理,从而快速提升数据处理效率;然后以常用的遥感影像处理NDVI和NDWI计算为例,采用GDAL开源库开发数据处理模块,模拟单机作业和多机分布式协同作业进行数据处理效率测试。实验结果表明,采用分布式协同作业方式的数据处理效率明显提升。该项技术的开发难度低,且具有较好的可扩展性,可为今后大数据量数据处理提供新思路。 相似文献
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测绘大数据时代数据处理理论面临的挑战与发展 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(7)
随着信息技术的发展、测绘大数据和人工智能的兴起,数据缺乏不再是一个问题。可是,现有的测绘数据处理技术一直追求数据的准确性(微观),而大数据研究则恰恰允许数据的混杂性、不确定性(宏观)。因此,尽管传统测绘数据处理理论在微观数据处理方面积累了大量的技术优势,而大数据的规模性和复杂性使得传统的计算模型和分析算法无法有效地支撑大数据的高效分析处理。作为开启智能时代"大门钥匙"的数据处理理论与方法,如何适应新技术的挑战与机遇是值得深入思考的问题。在大数据驱动下,大规模的数据挖掘、机器学习和深度学习等新思想和新方法正在蓬勃发展,极大地促进了场景内外多源异质大数据的融合,从而有效地从多种传感器数据中提取地表特征信息,不断提升测绘信息获取和分析能力。因此,测绘数据处理理论也需要同步跟进,现有的数据处理方法也需要进行智能化。结合智能测绘的前沿热点、发展趋势和存在的挑战,探索数据处理理论扩展的方向,一是希望能够推动测绘数据处理理论的进一步发展,二是希望为有兴趣研究测绘大数据领域的研究生提供学习参考。 相似文献
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空间信息可视化挖掘研究 总被引：5，自引：0，他引：5
空间信息的可视化挖掘是数据挖掘领域的热点 ,具有很强的应用前景。本文从数据挖掘的基本概念入手 ,详细介绍了可视化数据挖掘的两种分类体系 :Keim分类体系和Card分类体系 ,同时分析了这两种分类体系中各种可视化数据挖掘方法的基本思路 ,探讨了可视化数据挖掘技术与空间信息领域应用相结合的各种途径 ,并给出了空间信息可视化挖掘的常用方法 相似文献
13.
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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地质大数据是智慧地矿工程建设的基础。长期以来地质工作形成了海量多源异构数据,有效地将地质大数据进行整合、集成并加以应用,已成为智慧地矿工程建设的关键环节。本文分别对地质大数据集成面临的主要问题与解决思路,大数据集成平台的设计及项目应用等方面展开阐述。构建了多维动态可视化平台,在Web页面绘制了虚拟仿真地理场景并叠加了丰富的地理空间数据,对多维数据进行了可视化展示,采用B/S架构实现了无插件、轻量级的Web可视化页面展示,并实现了场景展示、地理数据处理、三维分析等功能。 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.
Supported by the National 973 Program of China(No.2006CB701305,No.2007CB310804), the National Natural Science Fundation of
China (No.60743001), the Best National Thesis Fundation (No.2005047), the National New Century Excellent Talent Fundation
(No.NCET-06-0618). 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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