挖掘模糊空间关联规则的方法

将模糊关联规则挖掘方法与模糊空间概念层次表达、模糊空间关系层次分析等结合起来，研究模糊空间关联规则挖掘的理论和方法。对于挖掘算法以及规则的置信度和隶属度计算问题，文中结合应用实际，给出了详细理论推演和算法实现过程。     

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。     

基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法研究

随着对GIS中的空间对象模型和自然地理特征表达的研究深入,模糊空间对象被提出。针对模糊空间对象表达的特点,提出了一种基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法。该方法将模糊技术与神经网络相结合,利用神经网络的学习能力调整模糊隶属函数和模糊规则,使系统具备自适应的特性。实验表明,这种基于模糊神经网络的生成模糊空间对象的方法比传统方法大大的提高了成果的精度。     

基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法研究

随着对GIS中的空间对象模型和自然地理特征表达的研究深入,模糊空间对象被提出。针对模糊空间对象表达的特点,提出了一种基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法。该方法将模糊技术与神经网络相结合,利用神经网络的学习能力调整模糊隶属函数和模糊规则,使系统具备自适应的特性。实验表明,这种基于模糊神经网络的生成模糊空间对象的方法比传统方法大大的提高了成果的精度。     

传播力约束下的微地图用户关联规则挖掘算法

针对微地图在自媒体时代的传播特性,以传播力指数作为关联规则挖掘的衡量标准,设计出了一种符合微地图用户行为的关联规则挖掘算法.首先,分析微地图传播力的影响因子,构建微地图传播力评估体系,并利用加权平均的方法对微地图传播力指数进行量化.然后,结合经典的关联规则FP-growth算法,提出了一种传播力约束下的行为关联规则算法...     

带确定性决策项的关联规则挖掘及其在生物化工生产中的应用

提出了带确定性决策项的关联规则挖掘算法。理论和实验分析表明,该算法与传统的关联规则挖掘算法相比,具有高效率。在实际中应用该挖掘算法,可以得到有意义的知识模式,为生化企业优化生产环境提供理论基础。     

利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘

提出利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘的算法I-Apriori及其改进算法FI-Apriori,这两种算法不依赖于空间数据的事务化,可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则.采用实际数据对两种算法进行了检验,验证了它们的可用性与有效性,并对挖掘所得空间关联规则的筛选和可视化方法进行了探讨.     

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。     

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。     

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。