论文题目: 面向空间数据库的空间数据挖掘应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机应用
作者: 唐理兵
导师: 倪志伟
关键词: 空间数据库,空间数据挖掘,分类,交叉覆盖,物流,地理信息系统
文献来源: 安徽大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着中国加入了WTO,全球协作的商业时代的到来,90%以上的决策与地理数据有关。信息时代的来临,使得知识成为决策的重要依据,但是知识获取手段的相对贫乏制约了对数据的综合利用。地理信息系统技术在各个行业的广泛应用,数据挖掘、空间数据采集技术、空间数据库技术的发展和成熟,以及现有地理信息系统空间分析功能的不足,客观上出现了从空间数据库中进行知识发现的技术——空间数据挖掘。 空间数据库是存储空间数据和与空间数据有关的属性数据的集合,是采集、存储、管理、检索、分析和表达空间数据和属性数据的数据库系统。 空间数据挖掘,也称空间知识发现,是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在数据库中的普遍的数据特征,它是数据挖掘技术在空间数据库方面应用的延伸,并且推动着地理信息系统朝着智能化和集成化的方向发展。 本文共分六章。第一章从数据挖掘的产生背景谈起,概述了空间数据挖掘的产生、研究现状和发展趋势,并且提出了本文的研究方向和重点。 第二章介绍了地理信息系统和空间数据库的基本理论。对地理信息系统的基本功能与空间数据结构和关于空间数据库的空间数据模型、空间关系、空间查询语言、空间索引技术作了深入的研究和探讨。 第三章首先介绍了空间数据挖掘的基本过程和可以挖掘的知识类型,说明了空间数据挖掘与传统数据挖掘在技术上和过程上的不同点;其次,重点介绍了基于空间数据结构和一些常见的空间数据挖掘方法;然后介绍了几个较为著名的空间数据挖掘的原型系统;最后,对空间数据挖掘在空间智能决策支持系统(Spatial Intelligent Decision Support System,SIDSS)中的应用作了深入的探讨,提出了三种基于空间数据挖掘的SIDSS的体系结构框架,并详细研究了基于SDM和范例推理(Case-based Reasoning,CBR)的SIDSS的问题求解过程。 第四章首先介绍了前向神经网络的基本理论和网络模型,并对BP算法的网络构造和算法设计作了简要的说明;然后重点介绍了交叉覆盖算法的基本理论;
论文目录:
第一章 绪论
1．1 空间数据挖掘的产生
1．1．1 数据挖掘的产生背景
1．1．2 空间数据挖掘的产生背景
1．2 空间数据挖掘的研究现状和发展趋势
1．2．1 空间数据挖掘的研究现状
1．2．2 空间数据挖掘的发展趋势
1．3 本文的组织结构
第二章 地理信息系统和空间数据库
2．1 地理信息系统
2．1．1 基本功能和特征
2．1．2 空间数据结构
2．2 空间数据库基本理论
2．2．1 空间数据模型
2．2．2 空间关系
2．2．3 空间查询语言
2．2．4 空间索引技术
第三章 空间数据挖掘
3．1 空间数据挖掘的基本过程
3．2 空间数据挖掘与传统数据挖掘的区别
3．3 空间数据挖掘的知识类型
3．4 空间数据挖掘的方法
3．4．1 基于空间数据结构的空间数据挖掘方法
3．4．2 常用空间数据挖掘方法
3．5 空间数据挖掘原型系统
3．6 基于 SDM的 SIDSS的体系结构研究
3．6．1 基于 X库的框架
3．6．2 基于知识的框架
3．7 小结
第四章 基于前向神经网络的空间分类挖掘
4．1 前向神经网络的基本介绍
4．1．1 前向网络模型
4．1．2 BP算法
4．2 基于交叉覆盖算法的空间分类挖掘
4．2．1 M-P神经元的几何意义
4．2．2 空间栅格属性数据分类挖掘的算法设计
4．3 实验
4．3．1 数据说明
4．3．2 实验结果及分析
4．4 小结
第五章 空间数据挖掘在物流中的应用研究
5．1 物流的基本概述
5．2 基于 GIS的物流信息系统
5．2．1 系统概述
5．2．2 系统总体设计
5．2．3 系统功能设计
5．2．4 系统的关键技术
5．3 空间数据挖掘在物流中的应用研究
5．3．1 空间查询与分析
5．3．2 决策树 ID3算法在物流决策中的应用研究
5．4 小结
第六章 总结与展望
6．1 本文所做的工作
6．2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间的科研情况
致谢
发布时间: 2005-09-20
参考文献
- [1].空间数据库的空间数据挖掘技术研究[D]. 姚文杰.贵州大学2008
- [2].空间数据库的空间数据挖掘技术研究[D]. 王凌.西安电子科技大学2005
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