空间数据挖掘中关联规则的支持度和可信度研究

空间数据挖掘中所依赖的空间相关性是由空间关联规则描述的。研究了事务集为粗糙集时空间关联规则支持度和可信度的计算方法;提出了当事务集为粗糙集、空间数据为模糊数据时的模糊粗糙关联规则。同时,推导了空间关联规则的支持度和可信度的变化规律。     

GIS数字曲线复杂性的度量与误差建模中趋势项的分离

引入了衡量ＧＩＳ数字曲线复杂性的四种指标，提出了误差建模中趋势项分离的样条函数法，考察了分离一组具有不同复杂度模拟曲线的有效性，并与差分法进行了比较。     

利用拓扑和度量相结合的方法描述面目标间的空间关系

首先分析了9元组模型描述目标间空间关系的不足，提出了基于点集拓扑和度量特性相结合的方法来分析和描述GIS中面目标间的拓扑空间关系，并给出了合理的几何度量参数及计算方法，增强了空间关系的可区分性，进而提高了空间分析的准确性。该方法将空间关系描述过程概括为3步：①目标发现与定位；②空间拓扑关系的分类（粗略分类）；③在空间拓扑关系粗略分类的基础上，引进几何度量参数，实现空间关系的精化。     

利用场模型拓扑表达GIS中的地理目标

该文阐述为了实现在GIS中描述自然界里带有模糊不确定性的地理目标 ,扩充GIS的模糊查询功能 ,首先基于集合论思想探讨了确定性地理目标的代数解析表达与其拓扑表达 ,指出了确定性点、线、面之间拓扑表达的构成机理 ;然后 ,基于场模型建立了模糊地理目标的空间表达 ,分析了模糊地理目标的位置不确定性 ,进而建立了模糊地理目标的拓扑表达模型 ,即点集拓扑内部、边界和外部。分析表明 ,公认的Egenhofer模型是该文模型在地理目标不带有误差或不确定性情况下的特例。最后 ,与Clementini(1996 )提出的模型做了比较分析 ,表明了该文模型的合理性。