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从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法 总被引：3，自引：0，他引：3
根据GIS的空间特性，借鉴已有的定义和概念，定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象，并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性，给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。 相似文献
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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引：6，自引：0，他引：6
分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性. 相似文献
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针对传统空间关联规则挖掘对数据硬化分导致的"尖锐边界"问题,提出了一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法。该方法引入模糊集理论,将模糊空间属性通过隶属函数转化为隶属度表示的模糊数值,从而将其划分为模糊集合。然后使用改进的模糊关联规则挖掘算法扫描数据库,根据相应的支持度得到频繁项集,最终提取出关联规则。实验结果表明,该方法能够对带有模糊属性的空间数据进行关联规则挖掘,且在一定程度上提高了挖掘结果的兴趣度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(12)
空间离群模式探测是空间数据挖掘的一个研究热点。以带有空间位置属性的点事件为研究对象,针对现有方法的局限性,在扩展了空间离群模式定义的基础上引入层次约束Delaunay三角网,发展了一种空间点事件离群模式探测方法(简称层次约束TIN法)。首先,借助Delaunay三角网粗略地构建空间点事件间的邻接关系;然后,利用统计学方法针对Delaunay三角网的边长特性进行三个层次约束分析,以精化空间点事件的邻近域;最后,对具有空间邻接关系的点事件集合进行统计分析,以形成一系列空间簇,并通过一个统计约束指标提取数量较少的空间簇,即空间点事件离群模式。该方法不需要人为输入参数,通过模拟数据和实际数据实验,证明该方法可以有效、稳健地识别各类空间点事件离群模式。 相似文献
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地图兴趣点分布式空间分析服务 总被引：1，自引：1，他引：0
针对互联网地图上海量兴趣点的应用分析需要提高效率的问题,该文利用MongoDB设计并搭建了一个分布式集群,对这些互联网兴趣点数据进行了储存;然后通过MapReduce机制改进并实现了适用于海量兴趣点数据的空间同位模式挖掘的Apriori算法和几个常用的空间分布特征值计算方法;最后依据开放地理信息系统协会的Web处理服务规范,设计并实现了一个互联网兴趣点分布式分析服务实验系统。该文所提出的改进后的算法在数据吞吐量和计算效率上有优越性,且计算效率比传统空间分析工具和传统Apriori算法有所提高。 相似文献
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空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法（spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC）。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。 相似文献
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针对海量专题机构数据空间信息和属性信息缺失的问题,该文使用专题机构信息网站作为信息源,以深度优先策略网络爬虫作为信息获取方法,提出了一种基于网络爬虫框架的专题机构数据空间信息采集方法。在网络爬虫方法关键功能模块中,设计了一种基于词元的字符串相似度矩阵算法来提高机构检索列表匹配准确度,并提出了一种基于决策树模式的行政区划信息识别和抽取算法用以实现地址字符串中行政区划的准确识别和提取。通过具体实现和实验测试,证明该方法能有效地实现专题机构数据空间信息和属性信息的采集,并具有较高的时间效率和准确率,可作为机构数据空间信息采集的一种有效方法。 相似文献
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一种基于局部分布的空间聚类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。 相似文献
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针对ArcGIS的空间分析能力,利用ArcEngine组件设计了面向空间离散点和区域多边形空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对郑州市GDP数据构建了两种空间权重矩阵,并进行了空间相关性分析。 相似文献
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空间异常检测已成为空间数据挖掘和知识发现的一个重要研究内容.空间异常蕴含着许多意想不到的知识,现有的空间异常检测方法大多依据空间邻近域的非空间属性差异来计算偏离因子,忽略了邻近域内空间实体间距离的影响.本文首先讨论了空间邻近域内实体间距离对空间异常检测的影响,在此基础上,提出了一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常度量方法--SOM法,并分析了它的复杂度.由于该方法是利用实体非空间属性的加权内插值与实测值的差值作为度量空间异常程度的参数,从而顾及了邻近域内所有实体相互间距离对非空间属性偏离的影响,并且克服了现有检测方法在不均匀分布空间实体集内寻找空间异常的缺陷.最后,通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和正确性. 相似文献
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从空间数据场的角度,借鉴高斯势函数发展了一种新的空间异常度度量指标。进而,提出了一种基于场论的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的空间簇,并构建合理、稳定的空间邻近域。在此基础上,采用专题属性变化梯度修复策略减弱空间邻近域中潜在异常的影响,并利用空间异常度度量指标计算实体的异常度,从而探测空间异常。实验结果及实例证明了此方法的正确性。 相似文献
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在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。 相似文献
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提出了一种面向主题的基于多层次空间概念的关联规则挖掘算法FT_MLSAM.在FT_MLSAM算法中,先根据用户感兴趣的主题确定挖掘的概念关系,然后对所涉及的多个空间数据层进行连接,生成空间视图,最后进行属性泛化,转化成一般属性关联规则的挖掘,实验证明算法是有效的. 相似文献
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基于GIS与SDM技术的可视化空间数据分类研究 总被引：2，自引：1，他引：1
提出将GIS与可视化空间数据挖掘技术之集成的基本框架。在此基础上,基于VisualC++6.0和Ma-pObject2.0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘分类系统,系统采用决策树方法和贝叶斯网络作为数据挖掘方法的基本算法,采用训练与学习相结合实现空间数据的分类。文中用实例数据对系统性能、算法和规则有效性进行了验证。结果表明,该系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具,系统能够实现数据挖掘实时动态的交互控制,实现了数据挖掘过程的可视化、挖掘模型的可视化和结果的可视化显示、可视化思考、可视化分析与评价。 相似文献
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空间异常探测旨在从海量空间数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“与众不同”特性的空间实体集合,对于揭示地理现象的特殊发展规律具有重要价值。现有研究在空间异常度量方面取得了重要进展,但多缺乏对空间异常模式显著性的统计判别,且是针对单一类别数据,没有顾及多类别数据间的相互影响。为此,本文基于空间随机过程的思想,针对两种类别空间点数据,提出了一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法。首先,针对基本数据集实体,采用约束Delaunay三角网,构建合理、稳定的空间邻近域;然后,统计落在基本数据集实体空间参考邻域半径范围内的参考数据集实体的数目,度量初始异常度;进而,采用α-Shape法构建支撑域,以空间随机过程为基础构建零模型,采用蒙特卡洛模拟检验空间异常的显著性;最后,采用生存距离对异常模式的稳定性进行评价分析。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效识别具有统计显著性的空间交叉异常。 相似文献
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将模糊关联规则挖掘方法与模糊空间概念层次表达、模糊空间关系层次分析等结合起来，研究模糊空间关联规则挖掘的理论和方法。对于挖掘算法以及规则的置信度和隶属度计算问题，文中结合应用实际，给出了详细理论推演和算法实现过程。 相似文献
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动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献