从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究

G IS数据库中空间关联规则发现是SDMKD的重要内容,广泛涉及到知识的表示和推理,需要地理空间知识的深入参与。在地理空间认知的基础上,结合认知逻辑,通过ILP对空间关联规则进行形式化描述,特别分析了其中涉及的空间谓词;通过例子说明了形式化空间关联规则的具体应用。从G IS数据库中挖掘空间关联规则的主要问题是多层、多关系的规则挖掘问题,不同专题图层不同空间对象之间空间谓词的高效计算与存储表达是解决问题的关键;把空间关系非空间化,将连续数据离散化,从而把求解问题转换成布尔型关联规则问题进行讨论,基于此而探讨了一种通过SJI-P表组织空间谓词,然后根据目标对象的概念层级自顶向下、逐层细化的空间关联规则挖掘方法。     

基于布尔矩阵的空间关联规则提取方法研究

空间关联规则是空间数据挖掘(SDM)中的重要内容之一。由于空间数据的复杂性,传统的空间关联规则挖掘方法主要是将空间数据库变换为非空间数据库,通过挖掘算法挖掘空间关联规则。目前,Apriori算法是关联规则挖掘中使用最为普遍的算法,但是,由于该算法在关联规则提取过程中需要多次扫描数据库,并且产生冗余的候选项集,因此,在执行大型数据库的关联规则挖掘时,具有效率低下的缺陷。本文基于Apriori算法提出了基于布尔矩阵的空间关联规则挖掘算法,并以挖掘福建省厦门市土地覆盖现状与地形特征因子的空间关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果与提取效率,结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了空间关联规则的提取效率。     

用空间分析方法进行空间关联规则提取

针对目前的数据库系统无法发现数据中存在的关系和规则,阐述一些空间关联规则的相关概念,提出空间关联规则提取算法——逐步求精的挖掘算法,并进行详细描述,然后用实例验证该算法的可行性。     

基于模拟退火的量化空间关联规则挖掘

目前在空间关联规则挖掘研究中,对数据的处理和算法的改进主要针对布尔关联规则挖掘,存在对空间关联规则的量化表示不够重视等问题。在FP-growth算法的基础上增加规则的事务信息,并使用模拟退火算法,对得到的规则进行进一步挖掘,得到量化空间关联规则。     

数字油藏空间数据挖掘与知识发现框架设计

油藏空间数据挖掘与知识发现是继油藏数字化建设后需要解决的一个重要问题.本文首先总结了数字油藏中空间数据的特征及数据处理的方法学基础,提出把数据挖掘思想用于油藏数据处理以获取更多有用信息,即油藏空间数据挖掘与知识发现.文章列出了四种可能的方案,简述了每一种方案的特点,最后结合数据库数据挖掘与GIS可视化,提出了油藏空间数据挖掘与知识发现的框架.对数据挖掘的主要模式进行了讨论,认为空间关联规则是油藏空间数据挖掘中最重要的一种知识模式,因而空间关联规则挖掘算法的设计也就成了油藏空间数据挖掘中需要解决的一个重要问题.     

基于概念格的空间关联规则挖掘优化

关联规则挖掘会产生大量的项集和规则,其中只有少部分是用户感兴趣和有价值的,其他大部分是冗余的或已知的。在已有的空间关联规则挖掘研究中,用户对数据库中存在的强制约束缺少考虑。本文分析了空间数据库中的已知空间依赖,发现已有的Apriori算法和闭频繁项集挖掘难以消除该空间依赖,为此提出了基于概念格方法的已知空间依赖剔除策略,包括概念格中每个闭频繁节点的产生子获得方法和利用概念格产生子实现最优频繁地理模式挖掘的方法,最后通过实验验证了概念格产生子方法的有效性和优越性。     

空间关联规则挖掘在中国农业普查中的应用研究

空间关联规则挖掘是一个过程,主要包括数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估等。目前,相关研究的重点在于各种空间关联规则挖掘算法的实施,而对其他几个步骤的研究比较少,如多个字段的综合处理、连续数据的离散化等。同时,农业普查数据尤其是第二次全国农业普查数据涵盖了丰富的"三农"信息,像座宝藏,期待人们运用各种技术开发利用。空间关联规则挖掘无疑是挖掘农业普查数据宝藏的最理想工具。本文将空间关联规则挖掘首次引入中国农业普查当中,以其在甘肃农业普查中的应用实例详细描述空间关联规则挖掘各步骤处理过程及各技术关键的处理方法,最后得出一些甘肃省各界最为感兴趣的知识,为甘肃省解决"三农"问题提供决策依据。     

利用改进粒子群算法的关联规则挖掘

针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数。通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则。该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值。     

时序空间关联规则挖掘及其应用研究

空间关联规则挖掘是空间数据挖掘的重要内容,文中给出了时序空间关联规则挖掘的相关概念、原理及实现（算法）,研究了时序空间关联规则挖掘数据集的构造方法,提出通过空间实体关联关系和时间项转置方法将处于不同时刻的、相互独立的空间数据集进行重构,生成隐含了时序空间关联特征的挖掘数据集,进而可应用关联规则挖掘算法获取时序空间关联知识,初步进行了时序空间关联规则挖掘的应用研究。     

一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法

针对传统空间关联规则挖掘对数据硬化分导致的"尖锐边界"问题,提出了一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法。该方法引入模糊集理论,将模糊空间属性通过隶属函数转化为隶属度表示的模糊数值,从而将其划分为模糊集合。然后使用改进的模糊关联规则挖掘算法扫描数据库,根据相应的支持度得到频繁项集,最终提取出关联规则。实验结果表明,该方法能够对带有模糊属性的空间数据进行关联规则挖掘,且在一定程度上提高了挖掘结果的兴趣度。     

主存空间对象的索引方法

空间索引关系到空间数据库和地理信息系统的整体性能。目前，随着计算机主存价格的迅速下降，发展主存空间数据库已经成为可能。主存空间数据库需要相适应的空间索引。本文设计两种面向主存的空间索引──主存网格索引和主存Ｆ_树索引，并对两者的性能进行比较。在多数应用环境下，Ｆ_树空间索引性能更优。     

北京市建设项目竣工测量数据库研究与建立

在分析空间数据库技术和ArcSDE数据存储技术的基础上,探讨了如何建立竣工测量成果数据库。对数据库结构和数据加工工艺进行了详细分析和说明。该数据库的建立可实现城市规划建设项目监督测量成果的计算机存储、管理和共享,有效提高竣工测量数据的利用率。     

多源地学基础信息的数据整理与集成

对基础地学空间数据库建设中的多源数据的集成问题进行了理论上和方法上的探讨,并以WebGIS可视化信息系统为例,讨论了数据标准、整理原则和集成方法。针对数据集成中的几个问题提出了解决方案,对涉及到的关键技术进行了分析。     

WebGIS中的空间数据库模型的研究

目前由于Internet带宽的限制,WebGIS对空间数据的访问是WebGIS发展的瓶颈。因此为满足WebGIS对空间数据的统一管理和运行速度这两个方面的要求,该文实践了一种基于扩展改进的空间数据库模型,并提出了一种新的空间数据索引模型,通过一系列的实验验证了这种模型满足WebGIS需求,最后将该模型在WebGIS中得到了原型实现。     

基于ArcSDE的信息基础设施空间数据库的设计与实现

ArcSDE作为空间数据引擎,在地理信息系统中有着广泛的应用,它能有效的提高空间数据库的管理效率。本文在对常用空间数据引擎比较的基础上,根据信息基础设施空间数据种类多、数据量大的特点,提出了基于ArcSDE SQL Server 2000技术构建的信息基础设施空间数据库建设方案,实现了海量数据的空间存储和有效管理,有利于信息的共享和充分利用,并在实际应用中取得了很好的效果。     

基于ArcSDE的信息基础设施空间数据库的设计与实现

ArcSDE作为空间数据引擎，在地理信息系统中有着广泛的应用，它能有效的提高空间数据库的管理效率。本文在对常用空间数据引擎比较的基础上，根据信息基础设施空间数据种类多、数据量大的特点，提出了基于ArcSDE＋SQLServer2000技术构建的信息基础设施空间数据库建设方案，实现了海量数据的空间存储和有效管理，有利于信息的共享和充分利用，并在实际应用中取得了很好的效果。     

Geodatabase版本控制原理剖析

随着地理信息系统的发展及其应用的不断扩大,多用户并发操作、长事务处理以及历史数据回溯管理成为大型空间数据库的基本要求,ESRI在面向对象地理模型(Geodatabase数据模型)中通过版本控制为空间数据库的上述要求提供了有效的解决方案。本文详细分析了Geodatabase版本控制基本原理,为建立、管理大型空间数据库以及研究开发全新面向对象空间数据库管理系统提供参考。     

Framework and Workflows for Spatial Database Generalization

Spatial database generalization deals not only with geometrical simplification, but also with changes in database schema and content. The purpose of this research is to suggest methods for database generalization through the abstraction of a detailed spatial database. To accomplish this goal, this study suggests a framework for database generalization, and then defines operators that reflect the changes in database schema and content within the generalization process. A set of operator sequences (workflows) is used to specify and arrange the operators required to abstract a given feature. In order to assess the validity of the suggested method, a prototype system is developed. The results show that the efficiency of generalization can be improved, and data loss or distortion reduced as well.     

知识与规则驱动的国土资源空间数据整合方法研究

本文根据GIS领域知识与规则研究的现状和趋势,结合国土资源行业空间数据的现状和要求,研究了国土资源空间数据知识与规则的研究方法与应用模式,提出了通过提取国土资源空间数据知识与规则,利用语义和组件实现规则的驱动,解决异构国土资源空间数据转换和同构空间数据检查入库自动化难题的国土资源空间数据整合方法。然后以面向地籍、土地利用现状的专题空间数据和面向地籍管理的基础空间数据的知识与规则提取、语义及规则驱动的语义和组件驱动的实现为实例进行了阐述。