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。     

通用关联规则挖掘框架的设计与实现

对适用于多种数据类型的关联规则挖掘框架进行了研究。从概率论出发讨论了支持度计算问题,提出利用有限测度计算项集支持度的方法,分析了Apriori性质的本质,提出通用关联规则挖掘算法的设计思路。在此基础上,设计并实现了通用关联规则挖掘框架,使用该框架进行了事务、空间和时空数据的挖掘实验,验证了其可行性、通用性及正确性。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤.利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法.同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式.最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识.     

基于核密度分析的无障碍设施分析

为提升首都城市的基础设施环境质量,本文基于核心区无障碍设施数据成果,应用核密度分析方法,开展对首都功能核心区的盲道、出入口、地铁电梯、公共厕所、停车场、坡道进行现状分析,并对其无障碍设施普及程度展开研究。通过核密度分析,盲道呈现“三心汇聚、离心递减”的特征,出入口呈现“两翼齐飞”的特征。通过现状研究,无障碍设施存在的问题总体上表现为设施数量不足,质量不高,分布不均衡等特点,为政府和规划管理部门提供相应的决策依据。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤。利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法。同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式。最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识。     

基于Voronoi图的空间关联规则挖掘方法研究

提出了利用Voronoi图作为辅助工具实现连续空间离散化的方法,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库(spatial transaction database,STD)的算法。在此基础上,采用经典的Apriori算法来例证如何从STD中挖掘空间关联规则。实际算例验证了本文方法的可行性和有效性。     

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。     

基于核密度估计的点群密度制图应用研究

随着信息技术的发展,点状专题数据激增,需要突破传统制图方法的表达局限,利用海量点群数据对专题信息进行快速、直观、综合的制图表达。文中以南京市银行的ATM网点数据以及全国KTV营业点分布为制图数据源,探讨了点群数据核密度估计图以及三维核密度曲面图的制作方法,并对其中的关键技术作了深入的研究。研究表明,基于核密度估计的网点密度制图方法,消除了边界分隔对密度计算精度的影响,能更好反映点群数据的空间分布密度、区域差异、动态变化等特征,具备更丰富的表现力。     

基于生态事件序列的时态关联规则挖掘

本文分析了时态关联规则挖掘的相关定义,介绍了强时态关联规则挖掘的步骤,设计并实现了基于时间约束的T-Apriori算法。提出了生态事件和生态时间序列的概念,以我国南海大亚湾海域的赤潮现象为例,研究了基于生态事件序列的时态关联规则挖掘问题。     

核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析

城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。     

基于数据立方体的多最小支持度关联规则在犯罪分析中的应用

为了快速获取候选项集的支持度,避免频繁访问数据库而造成效率低下的问题,在MSapriori算法的基础上引入数据立方体,提出DC_MSapriori算法。该算法无需多次扫描事务数据库,减少了I/O操作,降低了搜索开销。实验基于福州市鼓楼区各大医院周边的案事件数据,快速挖掘出犯罪时空模式,验证了算法的有效性。     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

黄土高原滑坡灾害形成动力学机制

受多路径等未模型化误差影响,全球卫星导航系统（global navigation satellite system,GNSS）监测序列中出现的一些异常波动现象会对精准预警产生干扰,甚至造成漏警、误警等严重后果。针对滑坡灾害体的状态特征信息在GNSS解算过程中未被充分利用的问题,分析了GNSS灾害监测中的状态空间模型,提出了一种顾及灾害体状态特征的实时滤波算法,通过滑动窗口大小的自适应调整,对监测点历史历元解算结果进行状态方程建模,并在当前历元参数估计时进行卡尔曼滤波的状态更新,得到更加可信的实时解算序列。黄土滑坡实验表明,与常规结果相比,该算法的浮点解+固定解精度分别在东、北、天方向提升了97.6%、87.5%、89.6%;单固定解精度分别提升了50.0%、14.3%、18.8%;模糊度固定率由97.1%提升至99.9%。该算法在提高解算结果精度的同时,也提升了模糊度的固定率,有效降低了异常序列波动对灾害监测与预警的影响。     

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。     

基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测。预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563%,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性。     

基于GIS的西攀高速公路沿线滑坡灾害管理

滑坡是西攀高速公路主要的地质灾害之一,本文采用GIS技术建立了西攀高速公路沿线滑坡灾害管理系统,提高了滑坡灾害的管理效率。详细讨论了各种滑坡灾害专题制图和滑坡体三维可视化建模的过程和方法。这些是滑坡治理过程中重要的非工程措施,也为滑坡治理的工程措施的优化提供决策依据。     

空间实体关联规则提取技术研究

总结了空间关联规则的定义及表达方法,针对传统关联规则提取方法的不足,根据提取的关联性指标不同,提出了基于空间拓扑关系提取法、基于空间距离、基于空间方向关系提取法和基于属性相似性提取法四种空间关联规则提取方法.设计了空间关联规则提取的技术流程,通过实例验证了方法的有效性,最后探讨了今后研究的方向.