本文简要介绍了空间数据挖掘技术的理论及特点,重点介绍了当前常用的空间分析、空间关联规则、聚类和分类等空间数据挖掘方法,提出了空间数据挖掘与GIS的三种集成模式,最后对空间数据挖掘在GIS中的应用作了介绍.
作 者： 王锐白玲龙波马德涛
作者单位： 信息工程大学测绘学院,450052
母体文献： 第四届海峡两岸GIS发展研讨会暨中国GIS协会第十届年会论文集
会议名称： 第四届海峡两岸GIS发展研讨会暨中国GIS协会第十届年会
会议时间： 2006年08月01日
会议地点： 昆明
主办单位： 中国测绘学会
基于Agent的分布式空间数据挖掘研究
在介绍数据挖掘、空间数据挖掘、Agent技术的概念和特点的基础上,将Agent技术引入分布式空间数据挖掘.提出了基于Agent的分布式空间数据挖掘系统结构图,并介绍了基于Agent的分布式空间数据挖掘过程.
作 者： 王凡祝玉华
作者单位： 河南工业大学计算机科学系,郑州,450001
母体文献： 2008年全国理论计算机科学学术年会论文集
会议名称： 2008年全国理论计算机科学学术年会
会议时间： 2008年09月19日
会议地点： 西安
主办单位： 中国计算机学会
基于网格的空间数据挖掘研究
本文针对传统空间数据挖掘存在的种种问题，提出了网格环境下面向空间数据挖掘与知识发现的一体化空间知识获取、管理与应用的解决思路。首先简要介绍了空间数据挖掘与网格技术的概念及体系结构，并在此基础上提出了基于网格的空间数据挖掘系统体系结构，重点介绍了网格环境下空间数据挖掘的关键技术，最后根据系统开发的需要设计出了基于Globus Toolkit4.0的空间数据挖掘体系结构。
作 者： 王锐马德涛刘晓辉
作者单位： 王锐,马德涛( 信息工程大学测绘学院 450052)
刘晓辉(防化指挥工程学院 102205)
母体文献： 中国地理信息系统协会第四次会员代表大会暨第十一届年会论文汇编
会议名称： 中国地理信息系统协会第四次会员代表大会暨第十一届年会
会议时间： 2007年11月01日
会议地点： 北京
主办单位： 中国地理信息系统协会
论空间数据处理与空间数据挖掘
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| 【英文篇名】 | Spatial Data Processing and Spatial Data Mining | ||
| 【作者中文名】 | 王新洲; | ||
| 【作者单位】 | 武汉大学灾害监测与防治研究中心 武汉市珞喻路129号; 山东科技大学地球科学与工程学院; 青岛市经济技术开发区前湾港579号; 266510; | ||
| 【文献出处】 | 武汉大学学报(信息科学版), Geomatics and Information Science of Wuhan University, 编辑部邮箱 2006年 01期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 | ||
| 【关键词】 | 空间数据处理; 空间数据挖掘; 空间数据不确定性; | ||
| 【摘要】 | 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。 | ||
| 论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法 推荐 下载阅读CAJ格式全文 下载阅读PDF格式全文 | |||
| 【英文篇名】 | Theories and Technologies of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery |
| 【作者中文名】 | 李德仁; 王树良; 李德毅; 王新洲; |
| 【作者英文名】 | LI Deren 1 WANG Shuliang 1 LI Deyi 2 WANG Xinzhou 3 （1 National Laboratory for Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing; Wuhan University; 129 Luoyu Road; Wuhan; China; 430079） （2 China Institute of Electric System Engineeri; |
| 【作者单位】 | 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 中国电子系统工程研究所; 武汉大学测绘学院 武汉市珞喻路129号; 430079; 武汉市珞喻路129号; 北京市万寿路6号; 100039; |
| 【文献出处】 | 武汉大学学报(信息科学版), Editoral Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University, 编辑部邮箱 2002年 03期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
| 【关键词】 | 空间数据挖掘; 知识发现; 理论方法; |
| 【英文关键词】 | spatial data mining; knowledge discovery; theories and technologies; |
| 【摘要】 | 首先分析了空间数据挖掘和知识发现 (SDMKD)的内涵和外延 ;然后分别研究了用于SDMKD的概率论、证据理论、空间统计学、规则归纳、聚类分析、空间分析、模糊集、云理论、粗集、神经网络、遗传算法、可视化、决策树、空间在线数据挖掘等理论和方法及其进展 ;最后展望了SDMKD的发展前景 |
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| 【英文篇名】 | Design and Development of System Based on Visual Interactive Spatial Data Mining |
| 【作者中文名】 | 贾泽露; 刘耀林; 张彤; |
| 【作者英文名】 | JIA Zelu~（1; 2） LIU Yaolin~（1） ZHANG Tong~（3）（1 School of Resource and Environment Science; Wuhan University; 129 Luoyu Road; Wuhan 430079; China）（2 School of Geology and Environment Engineering; Central South University; 25 South Lushan Road; Changsha 410083; China）（3 Department of Geography; San Diego State University; 5500 Campanile Drive San Diego; CA 92182-4493; USA）; |
| 【作者单位】 | 武汉大学资源与环境科学学院; 圣地亚哥州立大学地理系 武汉市珞喻路129号; 中南大学地质与环境工程学院; 长沙市麓山南路25号; 410083; 武汉市珞喻路129号; 美国圣地亚哥钟塔路5500号CA92182-4493; |
| 【文献出处】 | 武汉大学学报(信息科学版), Geomatics and Information Science of Wuhan University, 编辑部邮箱 2006年 10期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
| 【关键词】 | 空间数据挖掘; 决策树; 贝叶斯网络; 地理可视化; 交互; 空间分类; |
| 【英文关键词】 | spatial data mining; decision tree; Bayesian networks; geo-visualization; interaction; spatial classification; |
| 【摘要】 | 基于VC++6.0和MapObject2.0组件技术设计,开发了一个可视化交互空间数据挖掘的原型系统VGC(visual geo-classify),并用实例数据对系统性能和算法、规则有效性进行了验证。结果表明,该原型系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具。 |
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| 【英文篇名】 | The Integration of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery and Geographic Visualization |
| 【作者中文名】 | 王净; |
| 【作者英文名】 | WANGJing; |
| 【作者单位】 | 信息工程大学测绘学院 河南郑州; |
| 【文献出处】 | 测绘通报, Bulletin of Surveying and Mapping, 编辑部邮箱 2005年 12期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
| 【关键词】 | 数据挖掘; 知识发现; 空间数据挖掘和知识发现; 地理可视化; GIS; |
| 【摘要】 | 论述空间数据挖掘和知识发现以及地理可视化的理论及特点,指出二者集成的可能性和必然性,并在此基础上介绍一种集成方法。 |
艾廷华[1] 郭仁忠[2]
[1]武汉大学资源与环境科学学院地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉430079 [2]深圳市国土资源与房产管理局,广东深圳518031
摘 要:
面向空间群目标的分布模式识别是空间数据挖掘比较关注的问题。本研究基于空间认知原理与视觉识别格式塔完形原则并结合空间聚类方法对该问题进行研究,提出用于描述实体间差异的“视觉距离”概念,其定义综合考虑视觉识别中的位置、方向、大小差异,通过Delaunay三角网计算几何构造建立该距离计算的模型。在实验基础上提出基于最小支撑树MST的聚类方法,获得与视觉认知相一致的结果。研究试图表明一个观念,即通用性的数据处理模型在GIS实际应用时,需要根据GIS作为“空间认知”科学的原理,作技术方法上的改进,需要考虑认知主体在感知、辨析、识别、推理不同思维过程中的认知心理原则。[著者文摘]
关键词:
空间认知 格式塔原则 空间数据挖掘 空间聚类 Delaunay三角网
分类号: P208[著者标引]
文献标识码：A
文章编号：1001-1595（2007）03-0302-07
栏目信息：学术论文
RkNN 在空间数据挖掘和知识发现问题中的研究
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作为空间科学的重要分支之一,地理信息系统在很多应用中都需要求给定物体的RkNN ,而现有的RkNN 算法一般都存在以下的不足:不支持3D 空间;对k 的值有;不支持数据库的动态更新;或者不能得到精确的结果而只能得到近似结果.相对于RkNN 而言,kNN 算法已经相当成熟,但遗憾的是在通常情况下,kNN 与RkNN 没有任何关系.但是我们发现在一定的条件下,我们可以把RkNN 求解问题转化为kNN 求解问题.基于此,本文提出了一个3D 空间的支持数据更新且适合任意k 值的RkNN 算法.
作 者： 单世海
作者单位： 山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济,南,250061
母体文献： 第六届全国地图学与GIS学术会议会议指南
会议名称： 第六届全国地图学与GIS学术会议
会议时间： 2006年10月30日
会议地点： 武汉
主办单位： 中国地理学会
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