数据挖掘技术及其在地学中的应用

数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）是一个极具有创新性的领域,其在天文、商业等领域得到了广泛的应用,取得了一系列重要的应用成果,它在地学领域的应用潜力越来越受到人们的重视。概括了数据挖掘的６种模式,２种工具,７种方法,探讨了其在地学中应用的前景和意义。利用数据挖掘技术,人们可以从已获得的大量中提取出可理解的模式,从而有效地认识地咎所陷藏的地质规律,发现新知识。同时数据挖掘技术的量化处理方法可以增加分     

基于数据挖掘的地震经济损失与当地经济情况相关性分析

本文以收集的西南地区1950年以来301个典型破坏性地震震例数据为基础,选择关联规则和决策树两种数据挖掘方法,对地震经济损失与当地经济情况进行分析,给出了相关规则,并对关联规则和决策树两种不同的挖掘方法得出的结果进行了分析比较.     

基于Weka的地震数据挖掘系统的设计与实现

基于开源的数据挖掘系统Weka,使用Java语言及面向对象的思想,设计并实现了地震数据挖掘系统。根据地震数据资料的特点,将数据挖掘的核心技术（聚类分析、关联规则分析等）引入到该系统中,其中聚类分析选用DBSCAN作为核心算法,关联规则分析选用Apriori作为核心算法。用户使用该系统只需在交互界面选择相关参数,即可实现调用数据挖掘算法来分析地震数据,发现探索其隐含规律。     

双铰四次弹性拱的混沌行为研究

对双铰四次弹性拱的混沌行为在横向周期荷载下的混沌行为进行了研究。首先利用拱的单元平衡方程建立了拱的二阶三次非线性动力学模型;然后通过变换使方程转化为不含常数项的非线性微分动力系统,并由此得到无扰动系统的3个不动点（一个鞍点,两个中心）与同宿轨道;再用Melnikov函数法给出了发生混沌的临界条件;最后给出了该系统出现定常运动和混沌运动的数值结果。研究表明四次弹性拱在横向周期荷载作用下的外激励振幅在一定范围内会出现混沌现象。     

空间同位模式支持下城市服务业关联发现及特征分析

空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律.本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构:首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了...     

城镇-农业-生态空间划定的多情景模拟

城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。     

数字油藏空间数据挖掘与知识发现框架设计

油藏空间数据挖掘与知识发现是继油藏数字化建设后需要解决的一个重要问题.本文首先总结了数字油藏中空间数据的特征及数据处理的方法学基础,提出把数据挖掘思想用于油藏数据处理以获取更多有用信息,即油藏空间数据挖掘与知识发现.文章列出了四种可能的方案,简述了每一种方案的特点,最后结合数据库数据挖掘与GIS可视化,提出了油藏空间数据挖掘与知识发现的框架.对数据挖掘的主要模式进行了讨论,认为空间关联规则是油藏空间数据挖掘中最重要的一种知识模式,因而空间关联规则挖掘算法的设计也就成了油藏空间数据挖掘中需要解决的一个重要问题.     

房产价格时空演变分析

以时空数据模型及房产价格为研究对象,在同时满足基于特征和事件的空间时态数据模型基础上,结合数据库、统计分析、数据挖掘等技术创建基于位置(栅格)和对象(矢量)相结合的时空数据模型,实现了对马鞍山市房产价格的查询和管理.     

基于新闻大数据的北极地区地缘关系研究

随着全球气候变暖,北极地区海冰大面积消融,引发了严重环境问题,同时使得北极航道成为可能,北极地区的战略地位显著提升.作为近北极国家,北极地区国际关系变化对中国的北极政策有直接影响.全面实时地分析北极地区地缘关系及其变化特征,对中国制定北极地区的政治、经济、外交政策具有重要指导作用.海量全球实时开放数据库的出现以及大数据...     

基于眼动实验的个性化地图推荐模型探讨

结合地学眼动实验方法,提出一种以用户视觉为主体的个性化地图推荐模型,避免了个性化推荐技术中冷启动与用户数据稀疏的缺陷,使得在现有的用户兴趣与需求挖掘条件下,个性化服务的推荐结果更加精确。最后对模型进行了测试,并得出了统计结果。