基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验

地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内...     

全国警用地理信息系统的建设和应用

正一、全国警用地理信息系统建设地理信息技术凭借其空间分析和可视化表达方面的强大优势,在可视化指挥调度、情报研判分析、跨区域警务协同作战、警务信息资源整合与管理等公安业务领域,有着广阔的应用前景。这就是全国警用地理信息系统PGIS平台建设的背景。公安部一直高度重视警用地理信息平台建设是,将其纳入"金盾     

基于加权时空关联规则的公交扒窃犯罪模式识别

近年来,公交扒窃案呈上升趋势,为了预防和打击此类犯罪,需要有效识别其犯罪模式。传统的犯罪分析方法,往往将时间和空间分割开来研究,本文则引入加权时空关联规则进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。首先,对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2 h为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成公交路段;其次,对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中;再次,由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此,给每个路段赋予一个权重;最后,用Apriori算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式。研究表明,这种挖掘方法具有以下特点:(1)按公交站点进行公交路段的划分具有创新性;(2)通过对案发路段的加权,能将空间位置重要程度的差异区分开来,更符合实际情况;(3)挖掘过程中同时考虑了时间与空间属性。     

多模态地理大数据时空分析方法

多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。     

多源海量消息分发与展示技术及其在警用地理信息系统中的应用

警用地理信息系统要求能够实时分发和显示以定位信息为主的多源海量消息.本文针对公安行业目前GPS定位系统在多源消息接入、海量信息实时分发和显示技术的不足情况,提出多源海量消息多级实时分发技术以及基于独立缓存与批量更新技术的展示技术,介绍了该方法采用的系统构架、多源消息的接入、海量消息多级分布技术以及实时数据的高效展示技术...     

基于密度的轨迹时空聚类分析

通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。     

精准水稻种植信息系统结构、管理与应用

精准农业是当今世界农业发展的新潮流 ,中国 2 1世纪农业的发展方向之一。稻谷产量占我国粮食总产量的 4 0 %左右 ,实现精准水稻种植具有重大意义。在上海市农工商现代化农业园区“精准农业试验与示范基地”开展的水稻精准种植试验 ,结果与其他地块相比较 ,化肥使用量减少 1 5 % ,单产提高 8% ,总收益提高 1 8%。精准水稻种植信息系统是实现水稻精准种植的核心 ,目前完成 PRC/ INFO1 .0版本的开发 ,本文介绍了系统的结构、功能和技术特点。     

基于模糊集的数量属性关联规则方法的研究

根据模糊集原理,提出了一种数量型数据挖掘关联规则的方法,并通过试验证明了算法的合理性.     

基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析

BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法,但在登革热预测方面鲜有人涉及。本文以广州市主城区登革热预测为例,对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革热时空预测上的作用,比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性。研究表明,1从模型预测效果上看,SVR模型稳定,预测效果显著优于BP及GA-BP模型;2从模型性能上看,GA-BP模型优于BP及SVR模型; 3SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行。     

判定树归纳分类法在数据挖掘中的应用

介绍了判定树归纳分类法的概念及基于ID3算法的基本策略,给出通过最高信息增益构 造判定树的数据挖掘算法进行分类的预测模型,对判定树归纳分类法的具体应用给出了实例并作 分析。     

数据仓库技术在生物信息学中的应用研究

对目前国际互联网中的异地异构生物信息数据源进行研究,分析了生物信息数据的特性,利用数据挖掘技术,设计了一种基于Web的生物信息数据仓库系统的实现方案。采用该方案,可以增强异地生物信息数据库之间的数据交互能力,提高数据库的使用效率;并为解决基于异构数据源的复杂信息数据库的设计提供参考。     

基于北斗的应急测绘指挥终端设计和实现

针对灾区通讯设施破坏环境中,应急测绘指挥调度过程实时通信能力不足的问题,利用北斗卫星定位系统定位和短报文的优势,在Android平台基础上设计实现一套可以实时监控、实时反馈应急任务状态的应急测绘移动指挥终端系统,以提高应急测绘指挥调度的灵活性和可靠性。     

C4.5算法与粗糙集在数据挖掘中的研究

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,而决策树方法和粗糙集方法则是分类的主要方法.在详细介绍决策树方法的经典算法C4.5算法和粗糙集方法的基础上,针对C4.5算法的不足,引人粗糙集方法,提出新算法IC4.5来弥补C4.5算法的缺陷.并设计出一个基于C4.5算法和粗糙集算法的分类器,最后通过实验来证明基于IC4.5算法的分类器在抗噪声方面要优于C4.5算法.     

空间数据挖掘的区域循环经济决策支持框架设计

循环经济是实现可持续发展的重要保证。本文在区域可持续发展决策支持系统研究成果的基础上,结合空间数据挖掘技术,提出区域循环经济空间决策支持系统的框架设计。并介绍了空间数据挖掘在区域循环经济决策中的一些应用。     

GIS技术在矿业权价款评估中的应用研究

地理信息系统(GIS)在国土及矿政管理中进行了广泛的应用,取得了很好的效果。本文研究利用GIS空间分析功能在矿业权范围内分析涉及国家出资地质勘查项目情况,统计矿业权范围内占国家出资地质勘查面积,依据相关的法律和法规进行价款计算,为矿业权登记、转让等环节中价款评估提供科学依据。     

林业数据挖掘与可视化的应用分析

面对海量的林业空间与非空间数据,提取隐含的信息是"数字林业"急需解决的关键问题之一。数据挖掘和可视化是处理和分析海量空间数据的有力工具,利用它们可以有效地剖析隐藏在数据背后的信息与知识,为我林业规划与决策提供服务。本文将空间数据挖掘和可视化技术整合为一个有机的整体,集成两者的优势,阐述了可视化技术在空间数据挖掘研究中的意义。并讨论了空间数据可视化表达模式和可视化与空间数据挖掘的整合。针对林业资源数据的特点,提出在可视化表达空间数据的基础上对林业数据的多维信息进行综合分析。最后,开发了原型系统,初步实现了林业数据可视化挖掘。     

空间数据挖掘技术在土地定级估价中应用

介绍了空间数据挖掘技术和决策树算法。通过对其研究，将可视化空间数据挖掘技术应用于土地定级估价，并介绍了基于Visual C^＋＋ 6．0和ESRI公司的MapObiect 2．0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘土地定级估价原型系统。系统采用决策树方法作为数据挖掘方法的基本算法，采用训练与学习相结合实现土地定级估价。阐述了基于决策树空间数据挖掘土地定级估价的系统模型，系统总体框架、主要模块、系统界面及系统实现定级估价的工作流程。该方法是对土地定级估价方法的一种新的探索，是对土地信息系统开发的一种新的尝试，也是土地信息系统智能化发展的一个方向。     

建设项目压覆矿业权及矿产地应用研究与系统实现

针对矿政管理工作中的需要,研究设计建设项目压覆矿业权及矿产地应用系统,以Arc GIS作为GIS的开发平台,Oracle作为数据库,运用GIS空间分析功能,对收集的山东省探矿权、采矿权、矿产地、遥感、基础地理等数据资料,配准整合和数据整理后的数据进行分析研究,使这些数据在"一张图"上显示,实现数据的对比研究分析。通过统一数据标准、统一发布服务,实现矿产数据的共享应用。该系统为矿政的综合管理提供了公共基础平台,解决了矿政管理工作中数据独立,无法协同提供服务的难题。     

多时间尺度密度聚类算法的案事件分析应用

时空聚类是数据挖掘研究的主要内容之一,在环境保护、疾病预防与控制、犯罪预防与打击等领域具有重要的应用价值。已有的时空聚类方法中,时间“距离”都认为是真实的间隔,而对于具有社会属性的案事件而言,其在不同时间尺度下具有明显的周期性特征,忽略这些特征将很难反映出案事件真实的时空规律。本文综合考虑多时间尺度下的时间属性,构建等效时空邻近域,并借鉴经典的密度聚类算法,提出了多时间尺度等效时空邻近域密度聚类算法（MTS-ESTN DBSCAN）。通过对福州市区2013年案事件数据的聚类分析表明,该方法在案事件时空聚类方面具有可行性,对于进一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理论意义和实际价值。