地下空间数据挖掘与虚拟现实

目前,地理信息系统处理空间数据多停留在点、线、面三类二维的地表数据,对离散或连续的真三维数据进行处理尚处于初步研究阶段。本文基于ArcGIS9.2版本中新开发的Extrude Between模块的拉伸封闭多边形面功能,以某校区地下87个离散钻孔数据为例,进行三维虚拟实现:首先,进行空间数据的挖掘,即对87个钻孔数据通过预处理,进行对具有特异值的各个钻孔数据层空间内插,生成具有深度属性的各层等高线,最终生成模拟各地层上表面形态的TIN;然后,虚拟实现真三维数据的可视化及体视化,达到对地下实体空间进行逼真模拟,反映该校区地形、地貌、地层分布以及水文地质特征。     

出租车轨迹数据挖掘进展

大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。     

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     

全球洋岛和洋底高原海山中的中酸性岩——数据挖掘及其意义

洋岛类型的海山和洋底高原类型的海山主要由玄武岩组成, 中酸性岩出露很少, 因此很少引起学术界的关注。 我们认为即便中酸性岩很少, 研究他们也是很有意义的, 因为这些中酸性岩不仅可能与洋岛和洋底高原玄武岩的构造背景有关, 也可能与洋岛和洋底高原在形成中酸性岩时的温度和压力变化有关, 这对正确认识洋岛和洋底高原形成的地球动力学背景是很有意义的。 本次研究收集了 GEOROC 数据库中的数据总量为 44 404 个, 经过清洗留下有效数据 3 908 个, 分为洋岛中酸性岩（OIG）、洋底高原中酸性岩（OPG）和洋底高原中酸性岩中的岛弧部分（OPAG）3 类。 学术界通常认为, 洋岛代表热点, 洋底高原温度相对较低, 属于大火成岩省。 然而, 本文对全球洋岛和洋底高原的中酸性岩浆岩的研究表明, 分布在洋岛和洋底高原的中酸性岩主要是板内环境的富碱性的粗面岩和碱性流纹岩, 洋底高原边缘可能受俯冲带的影响, 部分中酸性岩具有岛弧的地球化学特征。 按照中酸性岩的 Sr-Yb 分类, 可知洋岛中酸性岩大多属于南岭型和广西型, 洋底高原海山中酸性岩主要属于南岭型, 广西型很少, 指示洋底高原中酸性岩形成的深度比洋岛浅, 温度也比洋岛低, 同时表明中酸性岩大多形成的压力较低而温度很高, 指示伴有高热中酸性岩的洋岛和洋底高原是地球上的热点。 本文认为, 洋岛和洋底高原中酸性岩并非学术界普遍认为的是玄武岩和碧玄岩分离结晶形成的, 因为洋岛和洋底高原岩浆岩如果是双峰式分布的话, 则不大可能是分离结晶的, 其中的酸性岩部分可能是玄武岩部分熔融形成的。 同时有些岩浆演化的关系表明, 中酸性岩在哈克图解中与玄武岩受不同因素制约, 说明并非演化的关系。     

史前连续文化聚落的决策树分类挖掘研究——以郑州-洛阳地区为例

利用C4.5决策树分类算法和GIS组件Super Map Objects,开发实现了基于连续文化序列的空间数据挖掘系统,运用此系统对郑州-洛阳地区史前四个连续文化时期的聚落进行了数据挖掘,提取了聚落遗址面积的分类规则,并根据这些分类规则和聚落的空间分布情况对四个文化时期的I级聚落进行对比分析,得出了I级聚落的空间分布特点,即I级聚落中的一些特大面积的聚落朝着中心聚落的方向发展。     

福建省应急地理信息共享和应用技术研究与实现

对数据存储、数据共享和数据挖掘等多项关键技术进行了研究,在此基础上,构建应急数据库,搭建应急地理信息共享平台,实现分布式应急数据资源共享,把成果应用到应急和地震部门,发挥地理信息技术在应急管理和指挥中的作用,提升应急管理的能力和效率。     

184例新型冠状病毒肺炎患者药证规律分析

目的：分析新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的药证规律,为COVID-19的中医论治提供参考。方法：以湖北黄冈大别山医院184 例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊患者为研究对象,收集其中医证候、处方用药,运用SPSS 21.0统计软件进行频次统计、聚类分析,运用IBM SPSS Modeler 18对药物、症状进行关联规则分析。结果：共纳入265个处方,涉及中药129味。药物主要功效依次为化湿、健脾、化痰、清热解毒、止咳平喘等;主要归肺、脾、胃经等;常见的药物-药物之间的关联规则分析表明,黄芪-党参等为常用药对,鸡内金+黄芪→党参等为常用三味药物组合,薏苡仁+鸡内金+黄芪→党参等为常用四味药物组合;常见的药物-症状组合规律为：益气-苔腻、健脾-苔腻、化湿-苔腻等。结论：COVID-19患者多肺脾同病,主要病机为疫毒闭肺、湿困中焦、痰湿内蕴,宜从肺脾论治,以化湿、健脾、宣肺平喘、清热等为基本治法。     

基于数据挖掘的土−水特征曲线演化规律研究

土−水特征曲线是非饱和土持水性能和水气运移规律的重要表征,由于其测试过程繁杂、影响因素众多,很难通过系列试验和数学模型全面表达。为探索土的类型和物理状态对土−水特征曲线的影响,以国内外大量试验数据为基础,以反映其形态的3个特征值（进气值、减湿率、残余含水率）为对象,采用数据分析统计方法揭示不同赋存条件对特征值的作用规律,采用机器学习方法探究影响因素的敏感性。研究结果表明：土体的物质组成（颗粒级配、粒径尺度、塑性指数）及赋存状态（密实程度、饱和含水率、干湿循环作用、环境温度）是影响其持水性能的常见分析指标,各影响因素对3个特征值的影响特征既有巨大差异也有相互联系,敏感性成果表明代表黏粒含量的塑性指数和反映密实程度的干密度是影响土体持水性能的最主导因素,给出的特征值分布范围考虑了两个主导因素的影响,具有较强的代表性和借鉴意义。     

空间数据挖掘方法综述

空间数据挖掘和知识发现是空间数据库技术、空间数据荻取技术、计算机技术、网络通信技术和管理决策支持技术等发展到一定阶段的产物,是多学科相互交融和相互促进的新兴边缘学科,汇集了人工智能、模式识别、数据库、空间信息学、统计学等各学科技术的成果。如何在浩瀚的空间数据和人们的知识渴求之间建立一个桥梁的确是一个巨大的挑战,而以聚类、分类等人工智能技术为基础的空间数据挖掘为迎接这个挑战提供了新的支撑技术。总结了空间数据挖掘方法的国内外研究现状,为深入研究空间数据挖掘方法提供参考价值。     

基于数据挖掘分析中药复方治疗肺癌伴恶性胸腔积液的用药规律

目的：运用中医传承计算平台（V3.0）分析中医药治疗肺癌伴恶性胸腔积液的用药规律。方法：计算机检索2000年1月1日至2022年2月28日中国知网（CNKI）、万方数据（WANFANG DATA）、维普中文科技期刊数据库（VIP）中关于中药复方治疗肺癌伴恶性胸腔积液的文献,分析中药的性味归经、功效、频次、药物组合、关联规则及聚类等。结果：共纳入文献98篇,处方103首,中药197味。频次≥20次的中药有18味,排前10位的依次为葶苈子、茯苓、白术、黄芪、大枣、甘草、泽泻、桂枝、半夏、薏苡仁。四气以寒、温、平为主;五味以甘、苦、辛为主;归经以肺、脾、胃经为主。排前3位的功效依次为补虚、利水渗湿、化痰止咳平喘。用药频次≥20次的中药组合有37组,排前4位的依次为茯苓-葶苈子、白术-茯苓、茯苓-黄芪、大枣-葶苈子。支持度≥25%的核心药物为黄芪、白术、茯苓、甘草、葶苈子、大枣、桂枝、泽泻。中药聚类分析提取到4个核心组合。结论：肺癌伴恶性胸腔积液多属晚期,以气血阴阳俱虚为本,饮停胸胁为标,病机多虚实夹杂。中医药治疗此病多以甘温益气补虚治本,苦寒泻肺利水治标,同时兼以温阳化气。