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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 ××××××××

年 月

合肥工业大学

本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。

答辩委员会签名：（工作单位、职称）

主席：

委员：

导师：

独创性声明

本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。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

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权合肥工业大学可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

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学位论文者签名：导师签名：

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学位论文作者毕业后去向：

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通讯地址：邮编：

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：×××××××××××××××××

ABSTRACT

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

可编辑

目录

绪论 (1)

1.1 空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）及其研究进展进展 (1)

智能空间决策支持系统（ISDSS）及其研究进展 (6)

1.3 本文研究的主要内容 (10)

第二章SDMKD的理论基础及主要方法 (12)

2.1 SDMKD的理论基础 (12)

2.2 SDMKD的主要方法 (14)

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插图清单

图1-1 空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）的体系结构 (5)

图1-2 GIS体系结构 (7)

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)

可编辑

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。

空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）及其研究进展

数据挖掘和知识发现的产生和发展

数据挖掘和知识发现的产生和发展

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。

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