空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏

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空间数据挖掘技术在测绘领域的应用

空间数据挖掘技术在测绘领域的应用测绘是一项旨在获取、处理和解释地球表面的空间数据的科学和技术。

随着技术的不断进步，空间数据挖掘技术已经逐渐成为了测绘领域中不可或缺的工具。

本文将深入探讨空间数据挖掘技术在测绘领域的应用，从如何利用这一技术来提高测量精度和定位准确度，以及如何利用挖掘出的数据进行地表特征分析和环境监测等方面进行阐述。

首先，空间数据挖掘技术可以用来提高测量精度和定位准确度。

在传统的测绘方法中，人工操作和仪器的精准度都是不可回避的因素。

然而，随着空间数据挖掘技术的引入，我们可以利用大数据和机器学习的方法来自动识别和纠正这些误差。

例如，通过对大量的测量数据进行分析，我们可以找出测量误差的模式和规律，并利用这些信息来校正实际测量结果。

这种方式不仅提高了测量精度，还大大减少了人工操作的复杂性和错误率。

其次，空间数据挖掘技术可以用来进行地表特征分析。

测绘的一个重要应用是绘制地图，而地图的准确性和完整性直接依赖于对地表特征的准确描述。

传统的方法通常需要人工解读和判定，耗时且易出错。

而通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和地理信息系统等技术，自动提取和识别地表特征，比如河流、湖泊、山脉等。

这不仅提高了地图制作的效率，还能够保证地图的准确性和完整性。

此外，空间数据挖掘技术还可以应用于环境监测领域。

随着城市化进程的加速和工业化的发展，环境污染问题日益严重。

传统的环境监测方法通常需要耗费大量的时间和人力，而且往往只能提供有限的数据。

通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和气象数据等信息来实时监测环境，挖掘出潜在的污染源，并预测污染扩散的趋势。

这不仅提高了环境监测的效率，也能够更好地保护环境和人民的生活质量。

最后，虽然空间数据挖掘技术在测绘领域的应用前景广阔，但是也面临着一些挑战和问题。

首先，数据的质量和准确性是使用空间数据挖掘技术的前提条件。

如果数据本身存在较大的误差或者不准确，那么挖掘出的结果也会同样受到影响。

GEO数据挖掘全流程分析

GEO数据挖掘全流程分析GEO数据挖掘是一种以地理空间信息为基础，运用数据挖掘技术分析空间数据中隐藏的模式和规律的方法。

它与传统的数据挖掘不同之处在于，它考虑了地理位置的因素，并将空间数据纳入分析范围，使得分析结果更加精准和有针对性。

GEO数据挖掘的全流程分析主要包括数据采集、数据处理、模型建立和模型评估等四个步骤。

其次，数据处理是GEO数据挖掘的核心环节，它包括特征选择、特征提取、数据变换等操作。

特征选择是指从大量的特征中选择出最具有代表性和相关性的特征，避免了冗余和无关的数据对模型结果的影响。

特征提取是指通过其中一种算法或模型从原始数据中提取出有用的特征，从而简化数据集并提高计算效率。

数据变换是指对原始数据进行变换操作，使得数据更符合挖掘要求，比如将连续型数据二值化、对数据进行标准化等。

然后，模型建立是GEO数据挖掘的关键环节，它通过选择合适的模型和算法对经过数据处理的数据集进行建模和训练。

根据具体的挖掘目标和数据特点，可以选择的模型包括分类模型、聚类模型、预测模型等。

模型建立的过程中需要合理选择模型参数，并进行模型的训练和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。

最后，模型评估是GEO数据挖掘的最后一步，它对建立的模型和挖掘结果进行评价和验证。

评估可以通过比较模型的预测结果和实际观测值之间的误差来进行，常用的评估指标包括均方根误差、平均绝对误差、正确率等。

评估结果可以帮助我们判断模型的好坏，并对模型进行进一步的调整和优化。

综上所述，GEO数据挖掘的全流程包括数据采集、数据处理、模型建立和模型评估等四个步骤。

通过这些步骤的有机组合，可以有效地挖掘出地理空间数据中隐藏的规律和模式，为决策提供科学依据，并推动地理空间信息的应用和发展。

空间数据挖掘技术及其应用

空间数据挖掘技术及其应用随着现代社会的不断发展，各种数据都在以前所未有的速度增长，这就意味着人们需要更加便捷和高效地管理这些数据。

而空间数据就是其中一种特殊的数据，在现代的生产和社会生活中扮演着越来越重要的角色。

那么，如何更好地利用空间数据？这就需要我们关注空间数据挖掘技术及其应用。

一、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是一种将有关位置、扩张和范围信息融入到数据分析过程中的技术，它能够分析、挖掘和理解具有空间特征的大量数据，从而深入挖掘数据背后的价值和信息。

空间数据挖掘技术目前处于快速发展的阶段，它包括了数据前处理、数据分析、模型建立等多个方面。

数据前处理是空间数据挖掘技术的第一步，它包括数据清洗、数据预处理、特征提取等。

数据清洗是指去除、修正和补充掉数据中的不一致或错误信息，该过程可以大大提高数据分析的准确性和可靠性。

数据预处理是指对原始数据进行处理和加工，提高数据的可读性和可操作性。

特征提取是指从原始数据中提取出与分析任务相关的特征，这也是空间数据挖掘技术中非常关键的一环。

数据分析是空间数据挖掘技术的核心环节，它包括了聚类、分类、回归、关联规则挖掘等多个方法。

其中，聚类是基于数据相似度进行的一种分组方法，它能够将具有相似性质的数据归为同一类别，有利于发现数据中存在的规律。

分类是将数据指定为预定义类别的过程，它可以自动划分不同的数据类别，并对未知数据进行预测。

回归是一种预测性分析方法，通过建立数学模型来预测数据结果。

关联规则挖掘可以有效地挖掘与数据相关的事物之间的关联关系。

二、空间数据挖掘技术的应用空间数据挖掘技术有着广泛的应用领域，这里只介绍其中的一些。

1. 地图导航在城市建设和规划中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地建立和管理地图信息的数据库，包括建筑、道路、公交站台等等。

这些数据可以通过地图导航软件进行实时导航，并在路上提供路况及交通信息。

2. 医学研究在医学研究中，利用空间数据挖掘技术对人体各个部位的组织和器官进行大规模的数据采集和分析，可以为医学诊断提供有效依据，有利于发现疾病预测和治疗的关键指标。

空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究

空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。

本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。

二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。

空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。

空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。

目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。

三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。

在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。

对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。

2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。

在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。

3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。

在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。

四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。

未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。

空间数据挖掘及技术(综述)

01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量状况，为水环境治理和水资源保护提供依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质量状况，为土地资源保护和农业可持续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实际问题提供科学依据。

空间数据挖掘技术及应用研究

空间数据挖掘技术及应用研究随着时代的发展和科技的进步，我们生活的世界变得愈发复杂和多变。

面对大量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。

空间数据挖掘技术的出现为这一问题提供了有力的解决方案。

本文将探讨空间数据挖掘技术的基本原理与应用研究，以及其在不同领域的实际应用。

首先，让我们来介绍一下空间数据挖掘技术的基本原理。

空间数据挖掘是在大型空间数据中发现规律、模式和趋势的一种数据分析方法。

它可以帮助我们从空间数据中提取出有用的信息和知识，用于解决各种问题。

空间数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、数据分类、数据聚类等几个主要步骤。

首先，数据预处理是为了清洗和预处理原始数据，使其适合进一步的分析和挖掘。

特征选择是为了找到与问题相关的特征，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。

数据分类是将数据划分为不同的类别，以便进行更深入的研究和分析。

数据聚类是将数据分成不同的簇，以便发现其中的任何潜在模式或趋势。

其次，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些研究方向。

首先是地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘。

GIS系统是一个用于收集、存储、管理、分析和显示地理信息的技术系统，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。

空间数据挖掘技术在GIS系统中的应用可以帮助我们发现地理信息中隐藏的模式和关联，并为城市规划、环境保护、交通管理等提供决策支持。

其次是遥感图像分析中的空间数据挖掘。

遥感图像是通过卫星或无人机等远距离获取地面表面信息的技术，它可以帮助我们了解地球表面上的变化和趋势。

空间数据挖掘技术在遥感图像分析中的应用可以帮助我们从遥感图像中提取有用的信息，如土地利用/覆盖、气候变化等。

此外，空间数据挖掘技术还可以应用于物联网中的传感器网络数据分析、金融风险预测、医学图像分析等领域。

最后，让我们来看看空间数据挖掘技术在实际应用中的一些案例。

首先是城市交通管理。

通过对城市中的交通数据进行挖掘，可以帮助我们了解城市交通的状况和瓶颈，并提出有效的交通管理措施，如优化交通信号控制、减少拥堵等。

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

SDML：基于空间数据库的空间数据挖掘语言
高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【期刊名称】《北京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2004(40)3
【摘要】设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。

根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。

详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题。

【总页数】8页(P465-472)
【关键词】空间数据挖掘;数据挖掘语言;数据挖掘视图;数据挖掘模型
【作者】高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【作者单位】北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP301;TP391
【相关文献】
1.“数字城管”空间数据库更新维护技术方法探讨——基于乌鲁木齐市数字化城市管理信息系统空间数据库分析 [J], 曾庆友;张超;武鑫;裴蕾
2.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
3.基于空间数据库的数据挖掘技术 [J], 蒋旻
4.基于Avenue语言的GIS空间数据库管理与开发 [J], 刘加生;刘万选
5.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
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论空间数据挖掘和知识发现

论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。

随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。

本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。

本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。

然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。

接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。

通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。

本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。

本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。

通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。

这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。

这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。

空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。

空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。

地理空间数据挖掘技术的发展与应用

地理空间数据挖掘技术的发展与应用随着时代的进步，科技的飞速发展，地理空间数据挖掘技术已经成为了数字化时代的热门话题。

地理空间数据挖掘技术是利用大数据和人工智能等技术手段，对地理空间数据进行深度挖掘和分析，以发现其中蕴含的信息和规律。

它不仅可以帮助我们深入了解地球上的各种自然和人文现象，还可以应用于城市规划、决策支持、环境保护等方面。

首先，地理空间数据挖掘技术在城市规划领域的应用不可忽视。

随着城镇化的推进，越来越多的人口涌入城市，城市的规模和功能不断扩大。

如何更好地规划城市空间结构、优化城市布局成为亟待解决的难题。

地理空间数据挖掘技术能够对城市人口密度、居民流动和交通网络等数据进行分析和挖掘，进而为城市规划者提供科学的依据。

例如，通过对人口密集区域的交通流量数据的挖掘，可以找出交通压力较大的地段，从而进行交通路网的改造和优化规划。

这样，不仅能够减少交通拥堵状况，提升城市交通运行效率，还可以改善城市居民的生活质量。

其次，地理空间数据挖掘技术在决策支持方面也发挥着重要的作用。

例如，对于地方政府而言，如何制定科学合理的经济发展规划是一个关键问题。

通过对地理信息、经济数据和行业分布等多源数据进行挖掘和分析，可以为政府决策提供有力支撑。

在农业领域，地理空间数据挖掘技术可以分析土地利用、气象和灌溉等数据，帮助农民做出种植决策，提高农作物产量和质量。

这不仅有助于保障粮食安全，还能够促进农村经济的稳定发展。

此外，地理空间数据挖掘技术在环境保护方面也发挥着重要作用。

地球是我们共同的家园，保护环境是每个人的责任。

通过对地理空间数据的挖掘和分析，可以监测和预测自然资源的利用情况和环境污染状况，为环境保护工作提供科学依据。

例如，在自然保护区的管理中，地理空间数据挖掘技术可以帮助管理者了解野生动物的栖息地、迁徙路径等信息，从而制定合理的保护措施。

在海洋环境保护方面，通过对海洋数据的挖掘，可以及时发现和预警海洋污染事件，保护海洋生态系统的健康。

数据挖掘实训总结范文

数据挖掘实训总结范文目录1. 内容概要 (2)1.1 实训背景 (3)1.2 实训目的 (4)1.3 实训基础知识概述 (4)2. 数据挖掘基础理论 (6)2.1 数据挖掘的定义与核心任务 (6)2.2 数据挖掘的主要技术方法 (7)2.3 数据挖掘的常用工具与平台 (10)3. 实训项目准备工作 (11)3.1 数据来源与收集 (12)3.2 数据预处理方法 (13)3.3 数据质量控制与验证 (14)3.4 数据挖掘流程设计 (15)4. 数据挖掘实训实施 (17)4.1 数据清洗与转换 (17)4.2 特征工程 (18)4.3 模型选择与训练 (20)4.4 模型评估与优化 (21)4.5 结果分析与解释 (23)5. 实训成果展示 (24)5.1 数据分析报告 (25)5.2 数据挖掘模型演示 (26)5.3 实训视频或幻灯片介绍 (27)6. 实训反思与经验分享 (28)6.1 实训中的收获与体会 (29)6.2 分析与解决问题的策略 (31)6.3 遇到的挑战与解决方案 (32)6.4 未来改进方向 (33)1. 内容概要本次实训旨在帮助学员掌握数据挖掘的基本理论和实际操作技能，通过实际操作提升数据处理和分析能力。

通过本次实训，学员能够了解数据挖掘技术在各行业的实际应用，并掌握相关技术和工具。

数据预处理：包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，为数据挖掘提供高质量的数据集。

特征工程：通过特征选择、特征构建和特征转换等技术，提取数据中的有价值信息，为模型训练提供有效的输入。

模型构建与评估：使用各种数据挖掘算法（如决策树、神经网络、聚类等）构建模型，并通过实验验证模型的性能。

实战案例：结合具体行业案例，进行数据挖掘实战演练，提高学员实际操作能力。

通过本次实训，学员们对数据挖掘流程有了深入的理解，掌握了数据挖掘的核心技术，并能够在实际问题中灵活运用。

学员们还提高了团队协作能力和沟通能力，为未来的职业发展打下了坚实的基础。

如何进行空间数据挖掘与分析

如何进行空间数据挖掘与分析空间数据挖掘与分析是一种将地理信息系统（GIS）和数据挖掘技术相结合的方法。

通过对地理位置和属性数据进行挖掘和分析，可以发现其中的有价值的信息和规律，为城市规划、交通管理、环境保护等领域提供决策支持和预测预警。

那么，如何进行空间数据挖掘与分析呢？首先，我们需要收集和整理空间数据。

空间数据通常包括地理位置和属性信息。

地理位置信息可以通过卫星定位技术、传感器网络等手段获取，属性信息则可以通过调查问卷、数据库查询等方式获取。

收集到的数据要进行清洗和去噪处理，确保数据的准确性和完整性。

接下来，我们需要选择适当的空间数据挖掘和分析方法。

空间数据挖掘包括聚类分析、空间关联规则挖掘、空间回归分析等方法。

聚类分析可以将具有相似特征的空间对象归为一类，用于发现人口分布、土地利用等模式；空间关联规则挖掘可以发现空间对象之间的关联性，例如发现犯罪事件与治安设施的关联；空间回归分析可以预测空间对象的属性值，例如预测房价、交通流量等。

选择合适的方法需要根据具体的问题和目标进行，以及数据的特点和规模。

在进行空间数据挖掘和分析之前，我们需要进行空间数据的可视化。

可视化可以将抽象的数据转化为可理解的图形或图像，帮助我们更好地理解和解释数据。

常用的可视化工具包括地图、柱状图、散点图等。

通过可视化，我们可以发现数据中的空间分布和规律。

空间数据挖掘与分析还需要考虑空间自相关性。

空间自相关性是指空间对象之间存在的相互依赖关系。

例如，城市的房价可能与附近的交通设施、学校等有关。

在进行空间数据挖掘与分析时，我们需要考虑空间自相关性，否则可能会得出错误的结果。

常用的方法包括莫兰指数、地理加权回归等。

在进行空间数据挖掘与分析时，还需要考虑数据的隐私保护。

空间数据通常涉及到个人和机构的隐私信息，如何保护这些信息是一个重要的问题。

可以采用数据脱敏、权限管理等方法来保护数据的隐私。

同时，还需要遵守相关的法律法规和伦理规范，确保数据的合法使用和保护。

利用数据挖掘技术分析热力学相关数据

利用数据挖掘技术分析热力学相关数据数据挖掘技术已经成为了许多领域中，解决复杂问题的有力工具。

其中，在热力学领域中，数据挖掘技术的应用，可以使我们更好地理解热力学过程，并且可以为我们的热力学研究提供更加精确和具体的数据分析。

本文将会介绍几种利用数据挖掘技术分析热力学相关数据的方法。

首先，我们可以利用聚类算法来达到我们的目的。

聚类算法将数据集中的数据点划分到若干个类别中，使得同一类别内的数据点彼此相似，而不同类别的数据点差异较大。

例如，在汽车制造业中，聚类算法可以将车辆的型号，驱动方式和排量等信息划分到几个类别中，以此来研究不同类别的车辆的热力学性能差异。

在这个过程中，我们可能会遇到一些难以处理的问题，例如：如何确定聚类的数目？如何衡量聚类的效果？这些问题的解决需要我们深入研究聚类算法的特点和性能，并结合问题的具体情况进行决策。

其次，我们可以通过决策树算法来分析更加复杂的数据结构。

例如，工业生产过程中经常需要测量各种工艺参数来确定产品质量，我们可以将这些参数输入到决策树算法中，以达到决策树分类预测的目的。

这个过程中需要考虑一些重要的问题，例如：如何选择正确的特征？如何处理无效值和错误数据？如何评估决策树的性能？在解决这些问题之前，我们需要首先掌握决策树的算法结构，以及如何构建和评估决策树模型。

最后，我们可以通过神经网络算法来进行更加复杂的热力学分析。

神经网络模型是一种可以学习和记忆数据集中相关关系的数学模型，特别适合处理高度连续，复杂的热力学问题。

例如，在材料物理学中，神经网络模型可以被用来预测材料中丰度等性能，从而指导材料制造过程的调控。

当然，在这个过程中，我们也需要注意神经网络模型的搭建和训练，以及如何评估和优化其在问题上的性能。

综上所述，数据挖掘技术对于热力学领域的应用是非常有前景的。

通过合理的算法选择、特征思考和数据处理，我们可以为热力学领域提供更加准确和全面的分析结果。

当然，这个过程中我们也需要不断调整优化，不断追求变成的算法技术，才能让我们在热力学分析领域中驰骋自如，不断挖掘出热力学问题的深层次的本质规律。

空间点模式分析

空间点模式分析目录一、内容综述 (2)二、空间点模式分析概述 (3)三、数据收集与处理 (4)1. 数据来源 (5)2. 数据预处理 (6)3. 数据格式转换 (7)四、空间点模式类型 (8)1. 均匀分布 (9)2. 集群分布 (9)3. 线性分布 (10)4. 其他分布类型 (11)五、空间点模式分析方法 (12)1. 描述性统计分析 (13)2. 空间自相关分析 (14)3. 热点分析 (15)4. 空间回归模型分析 (15)六、空间点模式分析的应用领域 (17)1. 城市规划 (18)2. 犯罪地理学分析 (19)3. 生态系统研究 (20)4. 交通流量分析 (21)七、案例分析 (22)1. 案例背景介绍 (23)2. 数据收集与处理过程 (24)3. 空间点模式类型识别 (25)4. 空间点模式分析方法应用 (27)5. 结果分析与讨论 (28)八、空间点模式分析的挑战与未来趋势 (29)1. 数据获取与处理难度 (30)2. 分析方法的适用性 (31)3. 跨学科合作与整合研究 (33)4. 未来技术与方法发展趋势 (34)九、结论 (35)一、内容综述随着科学技术的进步，空间点模式分析已成为研究空间数据的重要方法之一。

它通过识别数据中的空间关系和模式，为城市规划、环境监测、交通管理等领域提供了有力的支持。

本文将对空间点模式分析的基本概念、方法及其在各个领域的应用进行综述。

空间点模式分析的基本概念包括空间点、空间关系和空间模式等。

空间点是指在空间中具有坐标和属性的点，如建筑物、道路等。

空间关系是指空间点之间的相互位置和距离，如邻接关系、距离关系等。

空间模式则是指空间点之间的空间分布规律，如集群、廊道等。

空间点模式分析的方法主要包括基于统计的方法、基于图的方法和基于机器学习的方法。

基于统计的方法主要利用统计学原理对空间数据进行描述和建模，如空间自相关、空间分布拟合等。

基于图的方法则是将空间点之间的关系表示为图的形式，通过图论中的算法进行空间模式分析，如最大熵模型、随机游走等。

基于空间分析的气象预报文本实时生成研究

相关数据显示,中国是受灾害影响最严重的国家之一,气象灾害的有效防御还需要气象服务能力的进一步提高;人民生活方式的不断转变和生活质量的不断提高也需要更高层次的气象服务相匹配.但是,现在我国气象服务行业仍然存在着服务能力和经济社会发展要求不相适应,产品质量不高,科技含量不足等问题.近年来,GIS (Geographic In ⁃formation System 地理信息系统)技术在气象的可视化、图形化领域发挥了重要作用[1],但是在具体的文本输出方面,多数气象部门仍然采用人工的方式解读大量实况数据,并依靠人工进行气象的描述和文本输出.很明显,这种人工的方式已经无法满足现代社会所需要的时效性、精细化、更新快的气象预报产品的要求.国外于20世纪70年代初就开始了天气预报文本的计算机自动或半自动生成技术的研究,代表性的有1991年的Scribe 、1993年的ICWF 和1999年的Siren 系统[2].从国内来看,中国气象局于2014年研究的气象落区文本自动生成技术实现了从标准化的气象数据到篇章级气象预报文本的自动生成[3].然而上述研究均存在一些不足:如只停留在原始气象数据空间处理和气象预报文本自动生成分割处理的阶段,缺乏时效性.本文将建立面向气象预报文本生成技术的文本特征提取、模式匹配、文本规划组织的自然语言处理模型,并利用GIS 相关工具对原始气象数据进行空间分析,获取具体气象信息并结合文本模型生成完整的气象预报文本,从而建立基于空间分析的气象预报文本实时生成系统模型与方法.1基于QGIS 空间分析的气象数据模型构建中国气象局目前所有的原始气象数据主要为14类Mi ⁃caps 数据,包括降水、气温、台风、雾霾等各类气象类型,分为点、线、面、栅格四种格式.Micaps 数据中包含有地理方位、气象代码、距离、方向、等级等多个特征,需从这些特征中综合提取出气象空间特征[4].还需考虑不同气象要素、不同表现形式(单站点数据如观测点数据、格点数据如降水数值),对于特定类型的气象数据在空间特征提取的方法上也存在差异(如观测站点需要先进行插值处理形成空间分布场然后再表达)[4].根据数据类型分别调用不同的GDAL 库接口从而创建不同格式的文件[5].具体的每种原始气象数据处理流程如图1所示.以Micaps7数据为例,它是专门用于台风预警的站点数据,处理后得到的shp 文件如图2所示,表1为添加数据之后生成的shp 文件属性表(部分),包含有台风的时间、位置、速度等属性.图2Micaps7数据经处理后得到的shp 文件Vol.35No.10Oct.2019赤峰学院学报（自然科学版）JournalofChifengUniversity （NaturalScienceEdition ）第35卷第10期2019年10月收稿日期:2019-08-05基金项目:福建省中青年教师教育科研项目:基于空间分析的气象预报文本实时生成关键技术研究(JT180518)基于空间分析的气象预报文本实时生成研究于敏,曹学海,邱国鹏(三明学院艺术与设计学院,福建三明365004)摘要:旨在将专业且繁杂的原始气象数据转化成通俗易懂的气象预报文本,提高气象服务的时效性、科技含量和丰富性,重点对原始气象数据进行空间计算,另外利用特征提取相关算法处理海量历史气象文本,构建气象预报文本的模板库.在此基础上实现了一套面向气象大数据的气象预报文本实时生成系统.实验结果显示,该系统生成的气象文本准确性达到71%,通顺性达到85%,合格率可达84%.较为理想的实验结果也证明了该系统的可行性与准确性,具有良好而广阔的应用前景.关键词:自然语言处理;特征提取;空间分析;文本自动生成中图分类号：P458文献标识码：A文章编号：1673-260X （2019）10-0127-04图1各类原始气象数据处理流程图127--图3实验系统架构图可以看到,每种天气要素发生的地理位置在原始气象数据中是以经纬度形式出现的,无法直接得到具体地名,需利用QGIS 模块并结合空间叠加原理,将每个级别的气象地理区划的空间文件分别同预报的天气要素地理位置文件进行叠加,得到重合的部分,读取该重合部分所属的每级区划(如叠加部分属于江南地区、江南地区东部、江西省、江西省北部)、天气信息(如天气的类别、级别等)、重合部分面积以及此面积占整个所属地理区划面积的比例p.确定了如上信息就可以进行空间推理分析[2],规则如表2所示.2气象预报文本的特征提取与建模2.1气象预报文本的特征提取引入中国气象局2015-2017年间各类型的历史气象文本资料共2000份,作为本模型的训练数据,利用NLPIR-ICTCLAS 对气象文本数据进行信息抽取[6].主要抽取以下两部分信息:1.天气(天气类型和天气预警)和地理区域变量描述词组;2.描述天气的短句模板.这两部分信息结合就可以组成一句完整的天气描述的句子.部分结果如表3所示.词频统计[7]结果显示,在2000份气象预报文本中,一共出现了2468个词语,有些词全年只出现了1-2次,属于分词中生僻词.对预报文本进行词频统计信息抽取的目的是得到气象文本编写的通用规律,所以在研究过程中只需要关注重点词汇就可以了,低频率的词汇可以忽略.二元词组邻接分析[8]部分结果如表4所示,所有的二元词对总数只有17314.这种文本分析对研究预报员的文本写作习惯是非常有效的.结合上述词频统计结果和二元词组邻接分析结果,归纳出气象预报文本必须包含的信息:模板规则和变量词汇,其中变量词汇包括气象变量和地理区域变量,两类变量通常是同时出现的,气象变量主要是指描述各类气象要素的专业气象词汇,比如“雾霾”“雷暴”“强对流”等词汇,地理变量信息是描述天气所在位置的地理区域,可以将全国分为四个等级来逐步缩小天气的描述范围,如“华北地区”“华北东部”来使天气范围更为精准.这类变量名词均是可数且有限,指代(天气、地理区域)明确的.2.2句子模板库的构建经过上述对文本的变量词汇和模板规则的提取,可以建立相应的短句模板和气象变量词汇文本库[9],描述天气情况的句子主要是由这两部分组成.为每种气象类型分别建立句子模板库,其中中括号[]内部的信息表示必填变量,如时间、地点、气象等级等;大括号{}内部信息为选填项,根据气象等级的不同选择是否出现.以下为气温预报模板示例:“[时间],[地点]气温将{上升/下降}{度数}℃,其中{地区}{局部地区}{上升/下降}温度可达{度数}℃”QGIS 模块将处理后得到的气象变量信息保存在一张附带属性表的shp 文件中,通过空间分析技术确定每一气象类型对应的具体地理区域,最后系统会从不同类别的子库中选择合适的句子进行描述.将合适的气象信息填入句子模板的过程就是一个简单的“填槽”过程[10].例如在预报气温时,可以由上述模型获得温度变化较大的地区的地理名称以及具体的温差数据,即“山东省北部、河北省大部、江南大部分地区、西北北部地区”,将其填入[地点]处地点对应的位区站号经度纬度海拔高度站点级别总云量风向风速气压50838574945725957265122.0500114.1299110.7600111.669946.080030.620032.029932.3800276.000027.0000427.000091.00001111101010340202702202631212221286266表1SHP 文件属性表(部分)叠加度(p ) 1.0<p<0.90.7<p<0.90.05<p<0.7p<0.05一级区域该区域大部转下级区域———二级区域该区域大部转下级区域———三级区域该区域大部转下级区域———四级区域该区域大部局部———表2区域输出规则词语词频一元概率雷暴雷电雷雨雷阵雨54168368417190.000450.0000570.0030650.00143表3词频统计部分结果前一个词后一个词共现频次转移概率黑龙江四川盆地东北地区黄海西北部、、大部5795785765650.1603430.2163170.1455650.175411表4二元词组邻接分析部分结果128--置可得:“20日8时,山东省北部、河北省大部、江南大部分地区、西北北部地区气温将上升4~8℃,其中,河北省大部、江南大部分地区局部地区上升温度可达10~12℃”2.3算法过程根据上述模型,对原始气象数据进行空间计算,并利用自然语言处理技术构建气象预报文本的模板库,实现一套气象预报文本实时生成系统.系统框架如图3所示.3实验结果及分析实验采用的气象数据来自中国气象局,包括气温、降雨、降雪等普通气象类型以及霾预警、台风预警、暴雨预警等各种预警类型,类别范围广且具有代表性.实验结果分为以下两种评价方式,邀请三位中国气象局专业人员进行评价:(1)对系统生成的各气象类型预报文本分别进行人工评级,从准确性和通顺性两个角度,评价等级分为五级:很好、好、一般、不好、差,其中准确性是指文本中的气象类型、气象数值、地理变量等是否与原始气象数据所表达的一致;通顺性是指文本用词、语句是否符合气象预报的规范;统计五个等级下有多少篇对应的预报文本,规定一般及以上等级为合格,并计算合格率.(2)对系统生成的200篇气象预报文本与对应的历史文本(由人工生成)进行相似性比对,分为:很好、好、一般、不好、差五个等级,并统计合格率.3.1各气象类型的预报文本实时生成实验分析以降水预报实验结果为例,降水预报的输出结果如下:请输入要测试的数据类型(1,3,4,7,14,lwfd):14正在处理第十四种类型的数据...正在处理暴雨模块...Handel micaps14......正在与第一级别行政区划叠加.................. 0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100-done.与一级行政区划叠加后返回值(0表示正常):0将与一级行政区划的结果图层写入磁盘shp文件的处理结果(0表示成功):0正在与第二级别行政区划叠加.................. 0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100-done.与二级行政区划叠加后返回值(0表示正常):0将与二级行政区划的结果图层写入磁盘shp文件的处理结果(0表示成功):0江南中部、贵州东南部等地大部地区,广东、江苏、福建西北部等地部分地区有大雨,安徽、广西、湖南、江西、浙江、广东西北部、湖北东部等地部分地区有暴雨,其中安徽南部、广西东北部、湖南南部、江西北部等地部分地区有大暴雨.暴雨预警:3,4,14,lwfd强对流天气预警:1,3,4,14,lwfd沙尘暴预警:4,14海上大风预警:3,4,14寒潮预警:1,3,4,14暴雪预警:1,3,4,14霾预警:1,3,4,14,lwfd高温预警:1,3,4,14,lwfd台风预警:7退出程序:0气象人员对该结果进行打分如表5所示:可以看出,系统本次生成降水预报文本的准确性好,通顺性很好.此外,随机抽取100份原始降水数据进行处理,由系统自动生成100篇降水预报文本,邀请中国气象局三位气象专业人员分别针对文本的准确性和通顺性进行评级,准确性、通顺性结果如表6、表7所示.可以看出,对于降水数据,系统自动生成的预报文本准确性在80%以上,通顺性可达90%(均取最低值).分别对每一种气象类型的准确性和通顺性进行打分,部分汇总结果如表8所示.通过实验可以看出,此系统生成的气象预报文本的准确性都在71%以上,通顺性都在85%以上.3.2实证比对分析暴雨预警寒潮降温预警台风预警准确性71%76%91%通顺性85%86%92%表8部分实验结果汇总表气象人员很好好一般不好差合格率吕专家3346155194.0%张专家3345156193.0%吴专家27511215590.0%表7气象人员对降水预报文本的通顺性打分评价表气象人员准确性通顺性吕专家好很好张专家好很好吴专家好很好表5气象人员对本次降水预报文本的打分结果气象人员很好好一般不好差合格率吕专家5631913087.0%张专家3552317281.0%吴专家1483115580.0%表6气象人员对降水预报文本的准确性打分评价表129--目前系统支持各类天气的实况预报和灾害天气预警,为了验证其输出的准确性,随机选取2015年5月28日发布的全国降水预报原始数据做为输入,本系统输出的气象预报文本如下:28日08时至29日08时,江南中东部、华南、新疆西部、四川省、西宁、黑龙江西北部等地有中到大雨,其中,华南地区北部和南部沿海、江西中部和东北部、浙江西部和北部、安徽南部等地的部分地区有暴雨,广东北部、广西东北部等地局地有大暴雨(100~130毫米).新疆地区、内蒙古中东部、华北北部、东北地区南部等地有4~6级风.新疆地区等地的部分地区有扬沙或浮尘.东海南部海域、台湾海峡、台湾以东有5~7级、阵风8级的西南风,南海大部海域、北部湾有5~6级、阵风7级的西南或偏南风.当天中央气象台发布的气象预报文本如下:28日08时至29日08时,江南中东部、华南、新疆伊犁河谷、川西高原北部、黑龙江西北部等地有中到大雨,其中,华南北部和南部沿海、江西中部和东北部、浙江西部和北部、安徽南部等地的部分地区有暴雨,广东北部、广西东北部等地局地有大暴雨(100~130毫米).新疆、内蒙古中东部、华北北部、东北地区南部等地有4~6级风.新疆南疆盆地等地的部分地区有扬沙或浮尘.东海南部海域、台湾海峡、台湾以东洋面有5~7级、阵风8级的西南风,南海大部海域、北部湾有5~6级、阵风7级的西南或偏南风.从2015-2017年的气象预报文本数据库中,随机抽取200篇天气预报(这些文本是预报员手工写的)以及其相对应的原始气象数据(矩阵格式),同时用该系统调用这200份原始气象数据进行分析,生成相应的天气预报文本.气象专业人员的打分原则是系统生成的文本能否准确并简练的描述当日气象信息.专家打分的结果经过统计,如表9所示,证明了系统自动生成的气象预报文本易读、可用性较高.由表9可知,最后三人打分的合格率分别为89.0%、85.5%和84.0%,由此可见,系统预报的结果能够比较好地描述气象信息,基于空间分析的方法也有足够的可行性.4结束语本文利用自然语言处理技术分析海量历史气象文本,抽取其中的语法、用词规律,针对每一种天气类型建立对应的预报文本模板;另外利用QGIS 技术对原始气象数据进行解析,提取空间信息,并建立了一套完备的空间推理规律,最后通过模式匹配、文本生成并优化来生成实时的气象预报文本.目前,已证实了系统的准确性、实时性和实用性.但是,中国气象局发布的气象预报种类繁多,也就是说,本文所研究的系统仅仅是一个开始,在气象领域的文本自动生成技术还有很多可发展空间,届时会需要更多的空间推理方法作为支撑,这也是后续的研究方向.———————————————————参考文献院〔1〕赵汝冰,肖如林,万华伟,等.锡林郭勒盟草地变化监测及驱动力分析[J].中国环境科学,2017,37(12):4734-4743.〔2〕刘彬.气象GIS 空间数据集成组织与系统原型设计[D].南京:南京信息工程大学,2017.〔3〕吴焕萍,吕终亮,张华平,等.气象落区文本自动生成研究[J].计算机工程与应用,2014(13):247-266.〔4〕李涛,冯仲科,孙素芬,等.基于Hadoop 的气象大数据分析GIS 平台设计与试验[J].农业机械学报,2019,50(1):180-188.〔5〕DUFFY D Q,SCHANSE J L,THOMPSON J H,et al.Preliminary evaluation of MapReduce for high-per ⁃formance climate data analysis [EB/OL].[2016-04-08].https:///archive/nasa//2012009187.pdf.〔6〕Huang Hongzhao ,Larry H ,Ji Heng.Leveraging deep neural networks and knowledge graphs for entity disam ⁃biguation[DB/OL].Ithaca :ArXiv ,[2015-04-28].Https:///pdf/1504.07678v1.pdf.〔7〕Berg-KirkpatrickT,Gillick D,Klein D.Jointly learning to extract and compress [C].Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics:Human Language Technologies-Volume 1.Association for Computational Linguistics,2011:481-490.〔8〕Galanis D,Androutsopoulos I.An extractive supervised two-stage method for sentence compression[C].Human Language Technologies:The 2010Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics.Association for Computational Linguistics,2010:885-893.〔9〕张红斌,殷依,姬东鸿,等.基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究[J].北京理工大学学报,2017,37(11):1144-1149.〔10〕李东阳.基于模板匹配的交通领域标准信息抽取技术[D].西安:长安大学,2019.气象人员很好好一般不好差合格率吕专家66931919389.0%张专家57882623685.5%吴专家52843224884.0%表9气象人员打分评价表(对比200天的人工预报与系统预报)130--。

数据挖掘方法在QQQ中的应用研究

数据挖掘方法在QQQ中的应用研究随着互联网的发展，QQQ（即Quit, Question, Qualify，意为“放弃、提问、判定”）这一流行的聊天工具，成为了人们日常沟通的主要方式之一。

然而，随着聊天内容的日益增多，如何在海量的信息中提取有效的信息，成为了亟待解决的问题。

数据挖掘方法，在这方面发挥了重要的作用。

一、数据挖掘方法概述数据挖掘（Data Mining）是指从大量的数据中，提取出隐藏在其中、未知的、有用的、可理解的模式和规律的过程。

数据挖掘的方法有很多，常见的有聚类、分类、关联规则和预测等方法。

其中聚类是指按照样本之间的相似性或距离，将它们划分成若干个组别；分类是指建立一个模型，用于对未知样本进行分类；关联规则是指在大规模数据中发现物品间的有趣关系；预测则是通过对现有数据的分析，根据其规律预测未来数据的值。

二、QQQ中的数据挖掘方法通过对QQQ聊天记录的剖析，可以发现以下情况：1.聊天记录量大，难以查找信息QQQ的语音聊天和文字聊天记录非常丰富，每一次聊天都会有大量的记录内容。

如果想要查找以前某次聊天的记录，需要一步步翻页，费时费力，难以得到有效的信息。

2.信息重复严重在聊天记录中，很多内容是重复出现的，比如问候语、笑话等。

如果每次都重复查看这些内容，不仅会浪费时间，而且容易遗漏重要的信息。

3.个性化需求高每个人的聊天习惯和需求都不同，有些人喜欢文艺范的聊天，有些人喜欢趣味性的聊天，有些人喜欢深层次的讨论。

如果不能很好地满足这些需求，就容易影响到人们的聊天体验。

针对以上问题，可以采取以下数据挖掘方法：1.利用聚类算法对聊天记录进行分组通过聚类算法，可以将聊天记录中的内容进行分组，便于按日期、主题等进行查找。

比如，可以把娱乐、交友、学习等不同的主题分别归类，在需要查找信息时，只需对应查找相应的主题即可。

2.利用关联规则算法找出重复信息通过关联规则算法，可以挖掘出聊天记录中的关键字和关键短语，然后把这些关键词和短语放进数据库中。

数据挖掘技术在软件工程中的应用综述

数据挖掘技术在软件工程中的应用综述作者：孙云鹏来源：《中国新通信》 2015年第15期孙云鹏中国海洋大学【摘要】笔者在对前人研究成果进行汇总研究分析后，采用分层分析法对数据挖掘技术在软件工程中的应用进行层层剖析，首先论述了在软件工程中的数据挖掘技术应用发展历史，然后对该技术在软件工程中的应用进行了深入剖析，以其为数据挖掘技术在软件工程中的应用打下良好的理论基础，起到一定的促进帮助作用。

【关键词】数据挖掘软件工程应用前言：随着现代化进程的不断发展。

我国针对于数据挖掘技术的研究深度已经逐渐的加大，越来越多的学者参加到数据挖掘技术的研究过程当中，并且获得了相当多的研究理论与研究结果，尽管如此，但是由于我国在数据挖掘技术研究时间还比较短，因此与其它国家先进的数据挖掘技术研究还存在着一定的差距，目前我国已经将说句挖掘技术列入了重点的研究项目当中，随着研究的不断深入，相信我国的数字挖掘技术，也将越来越成熟，越来越趋完善。

一、在软件工程中的数据挖掘技术应用发展历史所谓的数据挖掘技术还有一个比较常用的称呼，就是数据库中的信息资源提取，该技术与数据库相互依存，不可割舍。

从刚开始的提出，到最后的实践应用，该技术渐渐地走向更为多向化和多功能化，并且在该项技术中融入了相当多的重要领域技术。

而对于软件工程来说，其最原始的意义起源于一九六七年，该项工程自提出以后就一直受到重点研究和关注，就其功能将其进行定义为采用工程化的途径或者是方法对具有实用意义的并且高质量的和存在一定功能效用的软件内容进行构造和创建，这样的软件构建预期的目标是在一定的背景条件下以及成本基础上，所研究开发出的软件产品能够满足使用者的大部分需求[1]。

在20 世纪末期，研究者们逐渐的将数据挖掘技术与工程软件相互结合，令数据挖掘技术应用在工程软件当中，这样的理论受到了著名学者Allen 以及其他学者的一致认可，主要是通过数据挖掘技术对软件工程中的代码之间存在的关系进行查找，从起源到今天，这样的二者结合应用形式，已经逐渐变得更为完善[2]。

空间数据挖掘工具浅谈

空间数据挖掘工具浅谈
汤海鹏;毛克彪;覃志豪;吴毅
【期刊名称】《测绘与空间地理信息》
【年(卷),期】2005(28)3
【摘要】数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测.空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域.文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘.
【总页数】3页(P4-5,18)
【作者】汤海鹏;毛克彪;覃志豪;吴毅
【作者单位】公安部出入境管理局技术处,北京,100741;中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室,北京,100081;中国科学院遥感所,北京,100101;中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室,北京,100081;黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江,哈尔滨,150060
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.空间数据挖掘中的空间数据结构的研究 [J], 马玉宝;李旸;丁仁源
2.基于空间数据挖掘的重庆土地集约利用空间分异分析 [J], 罗洁琼
3.浅谈可视化数据挖掘技术与工具 [J], 李云强;徐艳
4.浅谈时态数据挖掘及挖掘工具——支持向量机 [J], 张海
5.计算机空间信息集成与数据挖掘的应用研究
——评《矿山空间信息集成与数据挖掘》 [J], 周泽宇
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基于地形图分析的空间数据挖掘系统的设计与实现

基于地形图分析的空间数据挖掘系统的设计与实现
张小朋;葛文;王鹏波;蔡畅
【期刊名称】《海洋测绘》
【年(卷),期】2008(28)4
【摘要】在对地形图进行分析的基础上,设计了一套功能较为完善的空间数据挖掘系统,分析并解决了功能实现过程中遇到的难点问题.该系统主要完成了基本的空间计算、地形特征提取、障碍路径分析、空间聚类分析等功能模块.参照一般的GIS 结构,系统结构分为数据源、数据挖掘和用户界面三层,各层相对独立.系统在Visual C+ + 6.0的语言环境下进行开发,具有可扩充性.经过调试,系统运行良好,具有较好的实用性.
【总页数】4页(P60-62,72)
【作者】张小朋;葛文;王鹏波;蔡畅
【作者单位】解放军信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;解放军信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;66240部队,北京00042;解放军信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.基于土地利用的空间数据挖掘系统的设计与实现 [J], 郇正军;赵国富
2.基于J2EE的空间数据挖掘系统设计与实现 [J], 涂建东;陈崇成;黄洪宇;张群洪
3.基于聚类的空间数据挖掘系统的设计与实现 [J], 赵国富;周雪芹
4.基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 [J], 巩阳光
5.基于数据挖掘的城市旅游舆情分析系统设计与实现 [J], 陈纪铭; 卜晓
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浅谈时态数据挖掘及挖掘工具——支持向量机

浅谈时态数据挖掘及挖掘工具——支持向量机
张海
【期刊名称】《甘肃科技纵横》
【年(卷),期】2009(038)006
【摘要】本研究介绍数据挖掘相关概念,主要阐述时态数据的研究有关技术及现状,探讨时态数据的预测和周期发现,并简介新一代时态数据预测工具支持向量机.也就是根据预定义的目标,对大量的数据进行探索和分析,揭示其中隐含的规律,并进一步将其模型化的先进有效的技术过程.
【总页数】3页(P50-51,63)
【作者】张海
【作者单位】西安电子科技大学,研究生院,陕西,西安,723000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.时态数据挖掘在图书馆参考咨询工作中的应用 [J], 孙达辰
2.空间数据挖掘工具浅谈 [J], 汤海鹏;毛克彪;覃志豪;吴毅
3.浅谈可视化数据挖掘技术与工具 [J], 李云强;徐艳
4.基于不良数据挖掘的电力通信传输网实时态势感知与评估 [J], 蓝天宝; 张志海; 蔡晓兰; 闫江毓; 谢欢; 陈之怡
5.时态空间中时态序列模式的数据挖掘(英文) [J], 李向军;孟志青
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