首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

不确定性空间数据挖掘算法模型
引用本文:何彬彬,方涛,郭达志.不确定性空间数据挖掘算法模型[J].中国矿业大学学报,2007,36(1):121-125.
作者姓名:何彬彬  方涛  郭达志
作者单位:1. 电子科技大学,地表空间信息技术研究所,四川,成都,610054
2. 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
3. 中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏,徐州,221008
基金项目:国家自然科学基金;中国博士后科学基金
摘    要:在分析空间数据和空间数据挖掘的不确定性基础上,针对传统空间数据挖掘的局限性,将空间数据的不确定性和空间数据挖掘的不确定性有机结合,以EM算法和Apriori算法为基础,建立了不确定性空间数据挖掘算法模型,包括不确定性空间数据聚类算法(UNEM)和不确定性空间数据关联规则挖掘模型(USAR).并以中国37个有代表性的大中城市的地理空间经济数据为例,进行实验验证,结果表明:采用不确定性空间数据挖掘算法模型比传统的空间数据挖掘方法得到的知识更为真实客观.

关 键 词:不确定性  空间数据挖掘  UNEM算法  USAR模型  质量评价
文章编号:1000-1964(2007)01-0121-05
修稿时间:08 28 2005 12:00AM

Uncertain Spatial Data Mining Algorithms
HE Bin-bin,FANG Tao,GUO Da-zhi.Uncertain Spatial Data Mining Algorithms[J].Journal of China University of Mining & Technology,2007,36(1):121-125.
Authors:HE Bin-bin  FANG Tao  GUO Da-zhi
Abstract:On the basis of analyzing the uncertainties of spatial data and spatial data mining(SDM),in view of the limits of traditional spatial data mining,the uncertainties of spatial data and spatial data mining were properly combined.Based on EM algorithm and Apriori algorithm,the uncertain spatial data mining algorithms,including uncertain spatial clustering algorithm(uncertain neighborhood expectation maximum,UNEM) and uncertain spatial association rules mining(USAR) model were presented.Meanwhile,the experiments concerned have been performed using the geo-spatial data from 37 typified cites in China.The results show that the knowledge acquired through the uncertain spatial data mining algorithms is more real and objective than those through traditional spatial data mining methods.
Keywords:uncertainty  spatial data mining  UNEM algorithm  USAR model  quality assessment
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号