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。     

粗糙集在洪水风险评估中的应用

针对洪水灾害事故的随机性,复杂性和不确定的特点,以及在洪水风险评估选取评估指标过程中存在的主观性,通过采用粗糙集的改进属性约简算法对用于评估的指标集进行约简,从而剔除其中的对最终结果不造成影响的指标,并且利用相对约简建立用于洪水风险评估的层次指标体系,应用模糊层次分析法对该地区的洪水风险进行评估,比单纯的依靠专家打分法更具有科学依据和数据支持。     

面向属性值分类的决策树研究

为了提高当前决策树构建的准确度,降低计算复杂度,以粒分辨关系为理论基础将属性按其值划分为若干子集(粒)作为基本判决单位,提出叶、枝划分集的逻辑式判定算法,将条件属性粒的长度作为可分配的树叶量,而其对应的决策粒作为可接受的树枝量,用叶、枝比例的强度判定该属性粒的分辨力,进而从全局分辨关系直接判定出划分属性,由顶向下进行决策树的构建。实例分析的结果表明,算法简洁且精准。     

一种改进型聚类算法应用于科学数据挖掘

聚类是数据挖掘中很重要的一部分.提出一种新的算法,不仅能避免最终的结果陷入局部解而且不用预知类别就可以对大批的数据进行分类,同时可以很容易的找出噪声数据.实验证明了这种算法在科学数据挖掘中是很有效的.     

数据挖掘在高校学生管理决策中的应用模式分析

随着因特网的广泛应用,各高校在开展现代远程教育过程中记录了大量复杂的学生信息,基于这些历程信息,在高校学生管理决策中利用数据挖掘技术,提出了现代高校学生管理工作的新模式,并就几个管理决策的应用模式进行了实例分析.     

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。     

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。     

空间逐步寻优数据挖掘在遥感影像分类中的应用

在遥感地学分析模型中,由于遥感信息模糊和不确定性的特点,其特征空间中的特征分布并不完全符合特定的高斯密度分布,而是分布形状各异,相互交错,用传统模型是很难获得特征的最优分布解的,而空间逐步寻优数据挖掘方法(SOMM)是在演化寻优理论的基础上,融合知识的参数化分布函数,来逐步分离特征空间,逐步降解的获得特征树状的层次结构。结合实例,用SOMM方法对遥感影像进行分类计算,并与传统的最大似然分类方法的分类结果进行了比较。     

空间数据挖掘技术与发展趋势

试从空间数据挖掘方法的角度,探讨了空间关联规则的挖掘方法以及它与传统的关联规则挖掘方法之间的区别,介绍了空间聚类挖掘方法的分类和几种典型算法,概述了空间数据挖掘的发展趋势。     

采用非线性决策树的学生课堂教学满意度研究

学生反馈是评估高等院校课堂教学质量的重要指标。目前,对学生反馈的问卷仅进行主观理解和简单统计,无法提供准确定量的分析和支持依据。使用非线性决策树,对近3年本科必修双语课程《数字图像处理》的学生评教问卷进行数据挖掘,首先将其分成3类和10个不同输入,然后通过数据预处理、模型选择和建模,最后构建树状模型对其进行分析。分析结果符合对于该课程学生反应和争议较大的问题预期,为课程设计提供定量有效的教学分析工具。     

数据挖掘中关联规则的探讨

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及在Apriori算法基础上的改进算法和数据挖掘的应用领域.     

基于粗集理论的教学质量评价模型研究

为了克服用线性模型对教学质量进行评价存在的不足,提出一种基于粗集理论的智能专家系统作为教学质量评价的模型。利用Salvatore Greco等提出的补齐算法,可以将知识表达系统中缺失的数据进行补齐。实例数据表明,该模型在保持教学质量评价模糊性的同时,能对教学质量做出比较一致的评价。     

Spatial data mining system for ore-forming prediction

The authors designed the spatial data mining system for ore-forming prediction based on the theory and methods of data mining as well as the technique of spatial database,in combination with the characteristics of geological information data.The system consists of data management,data mining and knowledge discovery,knowledge representation.It can syncretize multi-source geosciences data effectively,such as geology,geochemistry,geophysics,RS.The system digitized geological information data as data layer files which consist of the two numerical values,to store these files in the system database.According to the combination of the characters of geological information,metallogenic prognosis was realized,as an example from some area in Heilongjiang Province.The prospect area of hydrothermal copper deposit was determined.     

Spatial data mining system for ore-forming prediction

The authors designed the spatial data mining system for ore-forming prediction based on the theory and methods of data mining as well as the technique of spatial database, in combination with the characteristics of geological information data. The system consists of data management, data mining and knowledge discovery, knowledge representation. It can syncretize multi-source geosciences data effectively, such as geology,geochemistry, geophysics, RS. The system digitized geological information data as data layer files which consist of the two numerical values, to store these files in the system database. According to the combination of the characters of geological information, metallogenic prognosis was realized, as an example from some area in Heilongjiang Province. The prospect area of hydrothermal copper deposit was determined.     

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.