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合肥工业大学
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题目：×××××××××××
作 者 姓 名×××
学 位 类 型 学 历 硕 士 学 科、专 业××××××× 研 究 方 向××××××× 导 师 及 职 称××××××××
2006年5月
合肥工业大学
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答辩委员会签名：（工作单位、职称）
主席：
委员：
导师：
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据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签字：签字日期：年月日
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题目：××××××××××
摘 要
空间对象固有的空间位置属性衍生了各种不确定的空间关系，包括空间拓扑关系、空间方位关系、空间距离关系以及它们之间的组合关系，这些空间关系通常以非显性的方式隐含于空间数据中，使得人们对空间数据解析和处理的难度大大提高。

空间数据丰富和空间知识贫乏的现象长期存在着，这种趋势的发展促成了空间数据挖掘和知识发现（SDMKD ）的产生，并成为数据挖掘领域的一个研究热点。

关键词：空间数据挖掘；空间聚类
英文题目：
The difficulty of analyzing and processing for spatial data becomes more and more complicated, because many uncertain spatial relations are born with position attributes of spatial objects, such as spatial topology relations, spatial orientation relations, spatial distance relations and the combinations among them. And these spatial relations are always hidden in spatial data by the undisclosed form. SDMKD (Spatial data mining and knowledge discovery) is emerging when abundant of spatial data and scarce of spatial knowledge coexist, which has become the hot topic of data mining area.
Keywords ：Spatial data mining ；Spatial clustering ；
致谢
××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
作者：×××
年月日
目录
空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）及其研究进展进展 (1)
负载型钯催化剂的制备方法 (1)
1.1.2负载型钯催化剂的载体 (1)
1.2 智能空间决策支持系统（ISDSS）及其研究进展 (1)
1.3 本文研究的主要内容 (1)
第二章S D M K D的理论基础及主要方法 (3)
2.1 SDMKD的理论基础 (3)
2.1.1载体的改性 (3)
2.1.2 Pd / AC催化剂的制备 (3)
2.2 S DMKD的主要方法 (3)
结论 (55)
参考文献 (60)
插图清单
图1-1图1-1SHEV驱动系统的结构 (2)
图2-1串联式混合动力客车控制策略基本框 (3)
图1-3 SDSS的结构 (9)
图2-1 空间知识发现状态空间 (12)
图2-2 星型模型 (19)
表格清单
表 2.1 表2-1 传统城市客车的整车参数 (2)
表 2.2 实验主要设备 (14)
表3.1 不同催化剂对甲酸的催化分解率 (17)
表 3.4 还原温度对催化活性的影响 (28)
表 3.5 焙烧条件对催化活性的影响 (28)
表 4.1 粒径对催化活性的影响 (32)
表 4.4 化合物在298.15K时的热力学数据 (35)
表 4.5 不同温度下甲酸分解热力学数据 (36)
表4.6 反应HCOOH(aq) === H2O(l) + CO(g)的反应平衡常数 (37)
表4.7 反应HCOOH(aq) === H2(g) + CO2(g)的反应平衡常数 (37)
符号说明
V——反应后甲酸消耗NaOH溶液的体积，mL NaOH
V'——反应前甲酸消耗NaOH溶液的体积，mL NaOH
n——反应级数
k——反应速率常数
v HCOOH——甲酸分解速率，mol·L-1·h-1
c HCOOH，0——甲酸分解前浓度，mol·L-1
c HCOOH——甲酸分解后浓度，mol·L-1
t——反应时间，h
E a——表观活化能，kJ·mol-1
a，b，c——摩尔恒压热容常数
Θ
H——标准摩尔生成焓，kJ·mol-1
∆
f
m
Θ
∆
G——标准摩尔生成吉布斯函数，kJ·mol-1 m
f
Θ
S——标准摩尔熵，J·mol-1·K-1
m
Θ
H——标准摩尔反应焓，kJ·mol-1
∆
r
m
Θ
G——标准摩尔反应吉布斯函数，kJ·mol-1
∆
m
r
Θ
S——标准摩尔反应熵变，J·mol-1·K-1
∆
r
m
Θ
K——标准平衡常数
T——温度，K
K——反应平衡常数
K——修正反应平衡常数
corr
第一章绪论
近年来，由于遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、航空摄像、电子摄像、CT成像等空间信息技术的发展和广泛使用，空间数据飞速增长，其规模和复杂性日益膨胀。

与此同时，以空间数据为研究对象的空间
决策支持系统——
SDSS(Spatial decision support system)迅速发展起来，SDSS
综合了GIS数据处理和DSS模型分析的优势，对结构化空间问题提供决策支持。

目前，其应用已涉及到国民经济众多领域，如国土规划与整治、区域发展规划、城市发展规划、产业布局、交通规划、空间优化、公共设施选址、环境保护以及灾害与危机处理等[1-6]。

然而，由于空间数据的多维特性及其特有的空间属性的存在，空间决策问题越来越复杂，SDSS需要处理各种非线性、不确定的空间关系，如空间配置和空间优化等。

现有的SDSS在面对非结构化复杂空间决策问题时，其问题求解能力明显不足，因此需要借助其他理论、方法和技术（如AI）来提高这种能力。

20世纪80年代后期，随着空间信息技术的不断发展，空间数据挖掘和知识发现(SDMKD, Spatial data mining and knowledge discovery)开始出现，它较好地解决了空间知识获取问题，因此和机器学习、专家系统等共同被引入到空间决策科学与技术领域，使得空间决策支持系统在知识获取、知识表达和知识推理方面的能力大大提高，并逐步发展成为智能空间决策支持系统——ISDSS，ISDSS的出现使得人们在面对非结构化复杂空间问题时的决策能力大大提高。

本论文主要研究空间数据挖掘和知识发现及智能空间决策支持系统的基本理论和技术方法，本章系统地阐述了空间数据挖掘和知识发现及其研究进展、智能空间决策支持系统及其研究进展，并对全文研究的主要内容进行了概括。

SDMKD）及其研究进展
尿布”这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系，而将啤酒与尿布放在一起，竟然大大增加转换和数据的采掘，模式解释和评价过程包括对所发现知识模式进行模式解释和知识评价。

1.2 智能空间决策支持系统(ISDSS)及其研究进展
1.2.1 决策支持系统的产生与发展
随着计算机和信息技术的不断深入发展，其在管理领域的应用也越来越广
泛。

早期，电子数据处理技术——EDP的出现使得人们可以利用计算机处理各种数据和报表，促进了企业、行业和部门之间的信息传递和交流，实现了无纸化和办公自动化；随后，管理信息系统——MIS的产生使得企业或部门能够以一个完整的系统参与信息的交换与资源共享，大大推动了企业信息化的发展。

表2-2 传统城市客车的整车参数
序号参数名称参数值
1 长×宽×高(mm) 11200×2500×3140
2 轴距/mm 5700
3 轮距（前/后）/mm 2054/1860
4 整车整备质量/kg 11870
5 最大总质量/kg 16500
6 迎风面积/m27.3
7 滚动半径/m 0.515
随着计算机和信息技术的不断深入发展，其在管理领域的应用也越来越广泛。

早期，电子数据处理技术——EDP的出现使得人们可以利用计算机处理各种数据和报表，促进了企业、行业和部门之间的信息传递和交流，实现了无纸化和办公自动化；随后，管理信息系统——MIS的产生使得企业或部门能够以一个完整的系统参与信息的交换与资源共享，大大推动了企业。

图1-2 SHEV驱动系统的结构
如果没有对海量数据进行分析的能力，沃尔玛的老板绝对想不到“啤酒与尿布”这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系，而将啤酒与尿布放在一起，竟然大大增加转换和数据的采掘，模式解释和评价过程包括对所发现知识模式进行模式解释和知识评价。

第二章绪论
2.1 SDMKD的理论基础
2.1.1 载体的改性
2.1.2 Pd / AC催化剂的制备
近年来，由于遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、航空摄像、电子摄像、CT成像等空间信息技术的发展和广泛使用，空间数据飞速增长，其规模和复杂性日益膨胀。

与此同时，以空间数据为研究对象的空间决策支持系统——SDSS(Spatial decision support system)迅速发展起来，SDSS 综合了GIS数据处理和DSS模型分析的优势，对结构化空间问题提供决策支持。

目前，其应用已涉及到国民经济众多领域，如国土规划与整治、区域发展规划、城市发展规划、产业布局、交通规划、空间优化、公共设施选址、环境保护以及灾害与危机处理等[1-6]。

然而，由于空间数据的多维特性及其特有的空间属性的存在，空间决策问题越来越复杂，SDSS需要处理各种非线性、不确定的空间关系，如空间配置和空间优化等。

现有的SDSS在面对非结构化复杂空间决策问题时，其问题求解能力明显不足，因此需要借助其他理论、方法和技术（如AI）来提高这种能力。

2.2 SDMKD的主要方法
2.2.1 载体的改性
20世纪80年代后期，随着空间信息技术的不断发展，空间数据挖掘和知识发现(SDMKD, Spatial data mining and knowledge discovery)开始出现，它较好地解决了空间知识获取问题，因
图2-1 串联式混合动力客车控制策略基本框图
结论
论文研究了活性炭载体改性，制备方法等对催化剂催化活性的影响，优化了Pd / AC 催化剂的制备条件和甲酸分解反应条件，初步探讨了甲酸分解机理和动力学模型，采用浸渍-甲醛还原法制备Pd / AC 催化剂，采用X 射线衍射仪、X 射线光电子仪和复合式气体检测仪考察制备的催化剂XRD 图谱、XPS 和甲酸分解机理。

主要研究结论如下：
1、采用磁力搅拌法制备的催化剂活性好于水浴振荡法，不同改性剂对催化剂催化活性大小的影响顺序为：碱>盐>酸。

采用1wt% Na 2CO 3溶液改性的活性炭制备的催化剂对甲酸催化分解率为86.4%。

2、Pd / AC 催化剂制备优化条件为：载体AC 在1wt%的Na 2CO 3水溶液中处理后，PdCl 2盐酸溶液浸渍5 min ，加入到一定量的甲醛（钯与甲醛的摩尔比为1 : 0.8）溶液中，70 ℃水浴中进行磁力搅拌还原，20 min 后将催化剂过滤出，在80 ℃烘干后，在氮气中400 ℃焙烧3 h 即得到活性较佳的催化剂。

3、Pd / AC 催化剂催化分解甲酸的优化条件为：在振荡速度200 rpm 下，选择80–100目的催化剂进行催化分解甲酸反应以消除内外扩散的影响。

研究发现，随着催化剂用量的增加，反应温度的升高，反应时间的延长，甲酸的分解率逐渐增大，反应110 min 后甲酸浓度基本不再变化。

4、热力学分析结果表明，甲酸分解反应是吸热反应，其两种途径在反应条件下均是自发过程。

随着甲酸浓度的降低，两个反应的吉布斯自由能均逐渐增大，低浓度下，更有利于甲酸催化分解生成CO 2反应的进行。

该结果与热力学计算结果吻合。

5、通过计算得出了80℃时Pd/AC 催化分解甲酸的经验速率方程
50
.11)(28.9HCOOH HCOOH HCOOH c h dt
dc v ⨯=-=-，
在50~90℃温度范围内Pd/AC 催化甲酸分解的表观活化能为39.2 kJ·
mol −1。

参考文献
[1] 梁怡，人工智能、空间分析与空间决策[J]. 地理学报，1997，第57卷增刊 [2]Kim Peterson. Development of Spatial Decision Support Systems for Residential
Real Estate[J]. Journal of Housing Research ，1998,Volume 9,Issue 1：135-156 [3] Innes,Judith and David M. Simpson. Implementing GIS for Planning[J].
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[4] Abel ，D.J.，，R.Ackland,， and G.Walker[J]. Environmental Decision Support
System Project: An Exploration of Alternative Architectures for Geographical Information Systems[J]. International Journal of Geographical Information Systems ，1992,6(3):193–204.
[5] V. Maniezzo,I.Mendes b,M.Paruccini. Decision support for siting
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学硕士学位论文
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业出版社，2006
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[3]××，×××，×××，×××.动态证据合成研究[J].系统工程学报。