基于MapX的空间数据挖掘模型及其应用

利用Mapx控件对GIs数据强大的操作与处理功能，将Mapx应用到空间数据挖掘中，构建了基于MapX的空间数据挖掘模型。通过该模型可以方便的对空间数据与非空间数据进行操作处理，以及空间对象之间的拓扑关系与距离信息等进行判定，从而解决了空间数据挖掘中数据整合与数据预处理的问题。概念泛化技术应用于数据预处理中，构建了概念层次树。关联规则算法有效应用于空间数据挖掘中．荻取了有用的知识。     

基于局部信息熵的加权子空间离群点检测算法

离群点检测作为数据挖掘的一个重要研究方向,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象,"维度灾殃"现象的存在使得很多已有的离群点检测算法对高维数据不再有效,针对这一问题,提出基于局部信息熵的加权子空间离群点检测算法SPOD,通过对数据对象在各维进行邻域信息熵分析,生成数据对象相应的离群子空间和属性权向量,对离群子空间中的属性赋以较高的权值,进一步提出子空间加权距离等概念,采用基于密度离群点检测的思想,分析计算数据对象的子空间离群影响因子,判断是否为离群点,算法能够有效地适应于高维数据离群点检测,理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

基于空间约束的离群点挖掘

由于现有的空间离群点检测算法没有很好地解决空间数据的自相关性和异质性约束问题,提出用计算邻域距离的方法解决空间自相关性约束问题,用计算空间局部离群系数的方法解决空间异质性约束问题。用离群系数表示对象的离群程度,并将离群系数按降序排列,取离群系数最大的前m个对象为离群点,据此提出基于空间约束的离群点挖掘算法。实验结果表明,所提算法比已有算法具有更高的检测精度、更低的用户依赖性和更高的效率。     

基于数据分区的DBSCAN算法

数据聚类在数据挖掘、模式识别、图像处理和数据压缩等领域有着广泛的应用。ＤＢＳＣＡＮ是一种基于密度的空间聚类算法,在处理空间数据时具有快速、有效处理噪声点和发现任意形状的聚类等优点,但由于直接对数据库进行操作,在数据量大的时间就需要较多的内存和Ｉ／Ｏ开销;此外,当数据密度和聚类间的距离不均匀时聚类质量较差,为此,在分析ＤＢＳＣＡＮ算法不足的基础上,提出了一个基于数据分区的ＤＢＳＣＡＮ算法,测试结果表     

基于栅格的GIS三维空间数据模型

空间数据模型是描述GIS空间数据组织和进行空间数据库设计的理论基础，它反映了现实世界中空间实体之间的相互关系，是空间数据处理和空间数据挖掘的核心问题。文章论述了空问数据模型的表示形式，重点讨论了基于栅格的三维空间数据模型，指出了栅格矢量空问数据模型集成化的必要性以及集成化表示方法，给出了将矢量数据转换为栅格数据的欧氏距离变换与算法，为基于栅格空间数据的空间数据处理和空间数据挖掘奠定了基础。     

一种时序数据的离群数据挖掘新算法

离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容，针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。首先通过对时序数据进行离散傅立叶变换将其从时域空间变换到频域空间，将时序数据映射为多维空间的点，在此基础上，提出一种新的基于距离的离群数据挖掘算法。对某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，结果表明了算法的有效性。     

基于模糊集的蚁群空间聚类方法研究

定义了对象间的平均距离,并将平均距离作为对象相似性的论域。通过隶属函数将对象间的相似性映射为论域上的一个模糊子集。由给定的置信水平λ,将模糊集分离为普通集,对蚂蚁是否拾起还是放下对象作出决策,实现对空间数据的聚类。并以矿山实际测量数据为空间数据源,采用基本的蚁群聚类算法和模糊蚁群空间聚类算法分别对其进行聚类。通过对这两种算法的实验结果进行分析比较,证明改进后的算法提高了聚类效果。     

基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法

为解决不平衡数据在传统处理方法中容易出现数据的过拟合和欠拟合问题,提出基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法.去除数据中噪声点,根据数据对象的k距离设定邻域半径,利用对象邻域范围内的k距离统计信息寻找边界点与非边界点;将少数类中的边界点作为样本,采用SMOTE算法进行过采样,对多数类采用基于距离的欠采样删除远离边界的点,得到平衡数集.通过实验结果对比,验证了该算法的G-mean值与F-value值都有提高.     

一种抗噪的移动时间势能聚类算法

移动时间层次聚类是一种势能聚类算法,具有较好的聚类效果,但该算法无法识别数据集中存在的噪声数据点。为此,提出一种抗噪的移动时间势能聚类算法。通过各个数据点的势能值以及数据点之间的相似度找到各个数据点的父节点,计算各数据点到父节点的距离,按照该距离以及数据点的势能得到λ值,并依照λ值大小构造递增曲线,通过递增曲线中的拐点来识别出噪声点,将噪声数据归到新的类簇中,对去除噪声点后的数据集,根据数据点与父节点的距离进行层次聚类来获得聚类结果。实验结果表明,该算法能够识别出数据集中的噪声数据点,从而得到更优的聚类效果。     

空间数据库中混合数据组最近邻查询

现有的组最近邻查询方法主要将空间中数据对象抽象为点或线段进行处理。但在现实应用中,仅仅将空间对象抽象为点或者线段,往往会影响查询的精度及效率。针对现有的组最近邻查询方法无法直接有效地处理混合数据组最近邻查询的不足,提出空间数据库中混合数据组最近邻查询方法。首先提出了混合数据Voronoi图的概念和性质。接着基于混合数据Voronoi图对混合数据集进行剪枝,针对查询对象数量为1和查询对象数量大于1的情况分别给出了相应的剪枝算法。利用所提的剪枝算法能有效去除不可能成为结果的数据对象,得到候选集合。在精炼过程中根据各个数据对象之间的位置关系给出相应的距离计算方法,通过比较候选集中数据对象到各个查询对象的距离之和,最终得到正确的查询结果。理论研究和实验表明,所提算法能够准确、有效地处理混合数据组最近邻查询问题。     

SPATIAL REASONING VIA ACTIVE OBSERVATION

This paper presents a model for space in which an autonomous agent acquires information about its environment. The agent uses a predefined exploration strategy to build a map allowing it to navigate and deduce relationships between points in space. The shapes of objects in the environment are represented qualitatively. This shape information is deduced from the agent's motion. Normally, in a qualitative model, directional information degrades under transitive deduction. By reasoning about the shape of the environment, the agent can match visual events to points on the objects. This strengthens the model by allowing further relationships to be deduced. In particular, points that are separated by long distances, or complex surfaces, can be related by line-of-sight. These relationships are deduced without incorporating any metric information into the model. Examples are given to demonstrate the use of the model.     

空间传感器节点定位方法研究

无线传感器网络能够实时监测、感知和采集各种环境和检测对象的信息,但无线传感器节点在使用的过程中需要对其进行维护,而在投放传感器节点时,往往没有记录传感器节点的投放空间坐标或者由于其他因素导致传感器节点在投放后位置发生了改变,在这样的情况下,就需要对传感器节点进行定位。介绍一种传感器空间节点定位的方法,并对其误差及改进方法进行了讨论。     

空间查询处理技术综述

空中索引是依据空间对象的位置和形状或空间对象间的某种关系,按照一定顺序排列的一种数据结构。不同方式组织起来的索引结构需采用不同的检索方法,因此空中索引在一定程度上决定了空间查询处理的效率。回顾了常用的空间查询处理方法,并对现有的空中索引结构及空间查询处理技术进行了系统分类,分别对欧式空间、道路网络及无线广播环境下用于空间查询处理的空中索引及查询算法进行了详细描述。     

多级安全空间数据库的语义

本文提出了为每一元素（数据项）赋予安全级时的多级关系－层次数据模型，该模型处理多级空间数据，在该模型下，引入了上下层关系完整性，在吸收基于信赖的语义和基于事实的语义思想的基础上，修改了SELECT语句的格式和语义，扩充了MLR中基于数据的语义，为防止数据模型引入的隐通道，我们修改了MLR中其它SQL语句的语义和处理，最后证明了多级关系－层次数据模型是安全的。     

RS编码空间调制系统

针对多输入多输出系统(MIMO)中信道相关性对系统性能影响严重以及TC-SM系统频谱效率低等问题,提出一种RS编码与空间调制相结合的RS-SM系统方案。在发送端,首先对数据进行编码、交织、SM映射后发送出去,在接收端,通过采用最大似然(ML)译码算法进行检测,检测结果送入RS译码器,利用RS码的纠错性能,降低信道相关性对系统性能的影响。同时,RS-SM系统克服了TC-SM系统频谱效率低的缺点,使系统具有更高的编码效率和更多的码率选择。理论分析与实验仿真结果表明:RS-SM系统能够有效提高系统的性能和频谱效率。     

虚拟环境中真实感空间声合成*

虚拟环境是用多种媒体构造的一个仿真视听等多方面感知效果的高级人机界面．本文提出全面表达声音时空信息的思想，讨论了用有限个音箱表现任意空间声的时间真实感和空间真实感．通过对声音空间感实质的分析，提出了基于三维空间向量分析的真实感空间声合成算法和基于限时计算的系统实现方法．与基于双耳相关函数的空间声合成方法相比，本方法能在较少的计算时间内合成更真实的空闽声．     

REASONING WITH TOPOLOGICAL AND DIRECTIONAL SPATIAL INFORMATION

Current research on qualitative spatial representation and reasoning mainly focuses on one single aspect of space. In real‐world applications, however, multiple spatial aspects are often involved simultaneously. This paper investigates problems arising in reasoning with combined topological and directional information. We use the RCC8 algebra and the rectangle algebra (RA) for expressing topological and directional information, respectively. We give examples to show that the bipath‐consistency algorithm Bipath‐Consistency is incomplete for solving even basic RCC8 and RA constraints. If topological constraints are taken from some maximal tractable subclasses of RCC8, and directional constraints are taken from a subalgebra, termed DIR49, of RA, then we show that Bipath‐Consistency is able to separate topological constraints from directional ones. This means, given a set of hybrid topological and directional constraints from the above subclasses of RCC8 and RA, we can transfer the joint satisfaction problem in polynomial time to two independent satisfaction problems in RCC8 and RA. For general RA constraints, we give a method to compute solutions that satisfy all topological constraints and approximately satisfy each RA constraint to any prescribed precision.     

基于小波四叉树的图像去噪方法

噪声对图像分析、图像压缩的性能有严重的影响。经典的图像滤波器在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节。分析了噪声在小波变换下,二进小波变换的极大值在不同尺度下的传播特性之间的关系,并构造了一个一般形式的检测噪声点的四叉树。通过对四叉树的遍历,对图像中椒盐噪声点和高斯噪声的极大值点进行多尺度的定位。实验证明这种方法能有效去除图像噪声,最大限度地保存图像的细节。