矢量圖形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《矢量圖形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用》系統(tǒng)地闡述了矢量圖形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘這一研究領(lǐng)域內(nèi)的基本概念、基本過程與相關(guān)方法，及其在姜寨遺址一期文化聚落中的應(yīng)用。全書共包括12章，主要內(nèi)容涉及姜寨一期聚落的空間分析、基于GIS數(shù)據(jù)庫的剖面數(shù)據(jù)挖掘、矢量特征的空間分類挖掘、矢量特征的空間聚類挖掘、基于屬性數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)挖掘、基于屬性數(shù)據(jù)庫的泛化挖掘、矢量特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分類、矢量特征的遺傳算法空間分類、矢量特征的模糊空間聚類、空間知識推理、矢量特征的模糊空間推理等?！　　妒噶繄D形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用》內(nèi)容豐富，組織嚴(yán)謹(jǐn)，邏輯性強(qiáng)，概念、原理、方法和應(yīng)用結(jié)合緊密，圖表豐富，可讀性強(qiáng)?！　　妒噶繄D形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用》可作為大專院校計算機(jī)、地理信息系統(tǒng)、計算數(shù)學(xué)專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生參考書，也可供從事計算機(jī)、地理信息系統(tǒng)、計算數(shù)學(xué)專業(yè)和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)軟件開發(fā)的科技人員，以及有關(guān)大專院校師生參考。

作者簡介

　　畢碩本，1965年生，山東昌邑人，博士，南京信息工程大學(xué)計算機(jī)與軟件學(xué)院教授。1987年7月本科畢業(yè)于大慶石油學(xué)院計算機(jī)與控制工程系計算機(jī)軟件專業(yè)，1996年3月碩士畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系計算機(jī)軟件專業(yè)，2004年6月博士畢業(yè)于南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)專業(yè)，2006年6月從南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)學(xué)院數(shù)學(xué)博士后流動站出站。中國計算機(jī)學(xué)會高級會員、中國地理學(xué)會會員、中國GIS協(xié)會會員。2006年12月被選為江蘇省教育廳“青藍(lán)工程”學(xué)術(shù)帶頭人培養(yǎng)對象。目前主要從事計算機(jī)軟件、地理信息系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)挖掘、智能計算等方面的研究工作。主持與參加的項目有：中國石油集團(tuán)總公司科技項目“大慶油田地面建設(shè)信息系統(tǒng)”，國家自然科學(xué)基金項目“長江三角洲地區(qū)地下水開采與地面沉降虛擬調(diào)控試驗”，863計劃項目“虛擬地理環(huán)境系統(tǒng)的研究與開發(fā)”，南京師范大學(xué)“十五”期間“211工程”學(xué)科建設(shè)項目“田野考古發(fā)掘地理信息系統(tǒng)”等。獲得國家級“優(yōu)秀計算機(jī)軟件金獎”1項，省部級以上科研獎勵5項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文40多篇，出版著作2部，教材1部，獲得軟件著作權(quán)4項。

書籍目錄

前言第1章　緒論1.1 引言1.2 數(shù)據(jù)挖掘概述1.3 空間數(shù)據(jù)挖掘概述1.4 計算智能1.5 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢第2章　姜寨一期聚落的空間分析2.1 空間分析的基本概念2.2 空間分布2.3 空間關(guān)系的分析方法2.4 姜寨遺址的地理環(huán)境2.5 姜寨聚落的三環(huán)結(jié)構(gòu)2.6 姜寨遺址的廣場問題2.7 姜寨遺址的若干遺跡分布2.8 主要遺跡間空間關(guān)系的分析第3章　基于GIS數(shù)據(jù)庫的剖面數(shù)據(jù)挖掘3.1 遺址的文化層分布情況3.2 文化層的標(biāo)準(zhǔn)層與剖面圖形庫結(jié)構(gòu)3.3 文化層的空間數(shù)據(jù)挖掘3.4 剖面上遺跡的空間數(shù)據(jù)挖掘第4章　矢量特征的空間分類挖掘4.1 空間數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與圖形數(shù)據(jù)的預(yù)處理4.2 分類算法4.3 居住區(qū)的分類挖掘4.4 墓葬區(qū)的分類挖掘第5章　矢量特征的空間聚類挖掘5.1 聚類算法5.2 居住區(qū)的聚類挖掘5.3 墓葬區(qū)的聚類挖掘5.4 重要遺跡的空間分布挖掘第6章　基于屬性數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)挖掘6.1 屬性數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與預(yù)處理6.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法6.3 房屋的數(shù)據(jù)挖掘6.4 墓葬的數(shù)據(jù)挖掘6.5 窖穴的數(shù)據(jù)挖掘6.6 灶坑的數(shù)據(jù)挖掘第7章　基于屬性數(shù)據(jù)庫的泛化挖掘7.1 泛化規(guī)則算法7.2 遺物的數(shù)據(jù)挖掘7.3 房屋的分組與時序數(shù)據(jù)挖掘第8章　矢量特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分類8.1 引言8.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀8.3 感知器模型8.4 多層感知器8.5 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)8.6 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)8.7 學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)8.8 支持向量機(jī)8.9 姜寨聚落遺址矢量特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分類研究第9章　矢量特征的遺傳算法空間分類9.1 引言9.2 進(jìn)化計算的研究現(xiàn)狀9.3 進(jìn)化計算概述9.4 遺傳算法基本理論9.5 遺傳機(jī)器學(xué)習(xí)9.6 姜寨聚落遺址矢量特征的遺傳算法空間分類研究第10章　矢量特征的模糊空間聚類10.1 引言10.2 模糊理論研究現(xiàn)狀10.3 模糊集合及其表示10.4 模糊關(guān)系與模糊矩陣10.5 模糊分類方法10.6 姜寨聚落遺址矢量特征的模糊空間聚類研究第11章　空間知識推理11.1 空間知識的表示與存儲11.2 空間知識推理機(jī)制的結(jié)構(gòu)11.3 空間知識推理11.4 考古遺跡的知識推理第12章　矢量特征的模糊空間推理12.1 引言12.2 模糊邏輯研究現(xiàn)狀12.3 模糊關(guān)系12.4 模糊邏輯和模糊推理12.5 模糊推理的各種模型12.6 姜寨聚落遺址的模糊空間推理研究參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒論　　1.1　引言　　隨著計算機(jī)信息處理技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫急劇膨脹，而數(shù)據(jù)庫中隱藏的豐富的知識遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有得到充分的挖掘和利用，數(shù)據(jù)庫急劇增長與人們對數(shù)據(jù)庫處理和理解的困難之間形成了強(qiáng)烈的反差。數(shù)據(jù)挖掘（datamining，DM）和數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（knowledge discovery in databases，KDD）技術(shù)就是在這種狀況下應(yīng)運(yùn)而生的，其目的是為數(shù)據(jù)庫理解與應(yīng)用提供自動化、智能化的手段。空間數(shù)據(jù)是人們藉以認(rèn)識自然的重要數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)庫含有空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)，非空間數(shù)據(jù)是除空間數(shù)據(jù)以外的一切數(shù)據(jù)。所以，也可以認(rèn)為空間數(shù)據(jù)庫是通用的數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)庫是空間數(shù)據(jù)庫的特殊形態(tài)。由于空間數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性都在飛快地增長，要求終端用戶詳細(xì)分析這些空間數(shù)據(jù)，并提取感興趣的知識或特征是很困難的。因此，從空間數(shù)據(jù)庫中自動地挖掘知識、尋找隱藏在空間數(shù)據(jù)庫中的不明確的和隱含的知識以及空間關(guān)系或其他模式（即進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘）的研究變得越來越重要。在當(dāng)前，空間數(shù)據(jù)中矢量圖形數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)相互并存，但矢量圖形數(shù)據(jù)具有許多比影像數(shù)據(jù)更加優(yōu)越的特點。以李德仁院士領(lǐng)導(dǎo)的研究群體為代表，對影像數(shù)據(jù)類型的空間數(shù)據(jù)挖掘研究，做出了很多富有成效的研究成果，而對面向矢量圖形特征進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘的研究一直很貧乏?！　≈悄芸臻g數(shù)據(jù)挖掘是將不完全、不可靠、不精確、不一致和不確定的數(shù)據(jù)和信息通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段逐步改變?yōu)橥耆?、可靠、精確、一致和確定的知識和信息的過程和方法。它利用對不精確性、不確定性的容忍來達(dá)到問題的可處理性和魯棒性。智能空間數(shù)據(jù)挖掘除涉及地理信息系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)外，還涉及信息科學(xué)的多個領(lǐng)域，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)理論、進(jìn)化計算，同時包括人工智能等理論和方法的綜合應(yīng)用。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    矢量圖形特征的空間數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用 PDF格式下載

---