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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。 相似文献
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针对海量数据空间关联规则挖掘的不足,提出了一种基于免疫算法的空间关联规则挖掘方法。算法充分利用了免疫识别、免疫记忆及克隆选择特性,把要挖掘的空间关联规则作为抗原,候选项目集作为抗体,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了关联规则的挖掘速度。以杆塔故障的空间要素的关联关系为例,验证了算法的有效性。 相似文献
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陈俊明 《测绘与空间地理信息》2014,(5):123-126
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。 相似文献
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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。 相似文献
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空间关联规则可以从空间数据库中发现空间对象之间的隐含的、不明确的空间关系。空间数据库中空间关联规则挖掘研究是空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)的主要内容,其主要问题是多层,多关系的规则发现问题。本文把元模式与空间关联规则挖掘相结合介绍了挖掘地理信息系统(GIS)中空间数据库关联规则的常用步骤方法。 相似文献
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分析了异质空间情形下的空间关联规则挖掘特征,给出了异质环境下空间关联规则挖掘的几个重要指标及计算方法。在实际中应用该方法,能有效地取得空间关联规则及由异质性导致的表现区域的差异,真实地反映事物的客观规律。 相似文献
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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. 相似文献
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模糊关联规则挖掘算法及其在异常检测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
阐述了在入侵检测中应用模糊关联规则挖掘的方法,提出了对传统Apriori算法的改进。最后以网络流量分析为例,详细描述了在入侵检测中运用模糊关联规则挖掘的步骤,并以规则集相似度建立对入侵的响应机制。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究 总被引:12,自引:1,他引:12
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。 相似文献
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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。 相似文献