地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘的理論與方法
定 價(jià):98 元
叢書(shū)名:地球觀測(cè)與導(dǎo)航技術(shù)叢書(shū)
- 作者:鄧敏,蔡建南,何占軍,陳袁芳
- 出版時(shí)間:2023/5/1
- ISBN:9787030753786
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi):P208
- 頁(yè)碼:188
- 紙張:
- 版次:31
- 開(kāi)本:B5
本書(shū)首先介紹了地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘的研究背景與意義、研究進(jìn)展以及相關(guān)理論基礎(chǔ);進(jìn)而描述了地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘方法,包括空間點(diǎn)數(shù)據(jù)的全局關(guān)聯(lián)模式、局部關(guān)聯(lián)模式、異常關(guān)聯(lián)模式以及時(shí)空點(diǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模式和地理事件時(shí)空關(guān)聯(lián)模式挖掘方法。本書(shū)亦介紹了地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘在生態(tài)環(huán)境、城市空間、公共安全、交通出行等領(lǐng)域的具體應(yīng)用。
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目錄
“地球觀測(cè)與導(dǎo)航技術(shù)叢書(shū)”編寫(xiě)說(shuō)明
前言
第1章 緒論 1
1.1 地理空間數(shù)據(jù)挖掘與地理關(guān)聯(lián)模式挖掘 1
1.1.1 地理空間數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù) 1
1.1.2 地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘的研究意義 3
1.2 地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘的研究進(jìn)展 4
1.2.1 事務(wù)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 5
1.2.2 空間關(guān)聯(lián)模式挖掘 6
1.2.3 時(shí)空關(guān)聯(lián)模式挖掘 8
1.2.4 局部關(guān)聯(lián)模式挖掘 9
1.3 地理空間關(guān)聯(lián)模式研究的難點(diǎn)問(wèn)題 10
1.4 本書(shū)的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)組織 11
1.5 本章小結(jié) 13
參考文獻(xiàn) 14
第2章 地理空間關(guān)聯(lián)模式挖掘的理論基礎(chǔ) 18
2.1 引言 18
2.2 事務(wù)型關(guān)聯(lián)規(guī)則 18
2.2.1 事務(wù)與項(xiàng)集 19
2.2.2 頻繁項(xiàng)集與關(guān)聯(lián)規(guī)則 19
2.2.3 先驗(yàn)原理與Apriori算法 20
2.3 地理空間數(shù)據(jù)的基本特征與關(guān)系表達(dá) 23
2.3.1 空間特征 23
2.3.2 屬性特征 23
2.3.3 時(shí)間特征 23
2.3.4 尺度特征 26
2.3.5 地理空間數(shù)據(jù)的基本關(guān)系 26
2.4 地理空間關(guān)聯(lián)模式的分類(lèi)與特征 28
2.4.1 地理空間關(guān)聯(lián)模式的分類(lèi) 28
2.4.2 地理空間關(guān)聯(lián)模式的特征 29
2.5 地理空間認(rèn)知理論與表達(dá) 31
2.5.1 地理空間認(rèn)知理論 31
2.5.2 地理空間認(rèn)知過(guò)程與表達(dá) 31
2.5.3 地理空間模式挖掘的認(rèn)知過(guò)程 32
2.6 本章小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 33
第3章 空間點(diǎn)數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)模式挖掘方法 35
3.1 引言 35
3.2 基于頻繁模式的挖掘方法 36
3.2.1 事務(wù)化的方法 37
3.2.2 免事務(wù)的方法 37
3.3 基于空間聚類(lèi)的挖掘方法 39
3.3.1 圖層聚類(lèi)的方法 40
3.3.2 要素聚類(lèi)的方法 40
3.4 基于可視分析的挖掘方法 41
3.5 基于空間統(tǒng)計(jì)的挖掘方法 42
3.5.1 基于模式重建的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法 45
3.5.2 顧及網(wǎng)絡(luò)約束的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法 52
3.6 基于混合策略的挖掘方法 65
3.6.1 混合空間聚類(lèi)與統(tǒng)計(jì)的方法 65
3.7 本章小結(jié) 77
參考文獻(xiàn) 77
第4章 空間點(diǎn)數(shù)據(jù)局部關(guān)聯(lián)模式挖掘方法 82
4.1 引言 82
4.2 基于區(qū)域劃分的挖掘方法 83
4.3 基于區(qū)域探測(cè)的挖掘方法 84
4.4 基于自適應(yīng)模式聚類(lèi)的挖掘方法 86
4.4.1 空間同現(xiàn)模式的全局顯著性檢驗(yàn) 86
4.4.2 空間同現(xiàn)模式的自適應(yīng)聚類(lèi) 89
4.4.3 空間局部同現(xiàn)模式的局部顯著性檢驗(yàn) 90
4.4.4 算法描述與分析 91
4.4.5 實(shí)例分析 92
4.5 本章小結(jié) 101
參考文獻(xiàn) 101
第5章 空間點(diǎn)數(shù)據(jù)異常關(guān)聯(lián)模式挖掘方法 104
5.1 引言 104
5.2 融合多元分布特征的異常關(guān)聯(lián)模式統(tǒng)計(jì)挖掘方法 106
5.2.1 空間異常關(guān)聯(lián)區(qū)域的多向優(yōu)化擴(kuò)展 106
5.2.2 二元空間點(diǎn)模式的分布特征重建 109
5.2.3 空間異常關(guān)聯(lián)模式的顯著性檢驗(yàn) 112
5.2.4 算法描述 113
5.3 實(shí)例分析與比較 113
5.3.1 數(shù)據(jù)描述 113
5.3.2 結(jié)果分析 114
5.4 本章小結(jié) 116
參考文獻(xiàn) 117
第6章 時(shí)空點(diǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模式挖掘方法 119
6.1 引言 119
6.2 基于時(shí)空分治的挖掘方法 120
6.2.1 混合時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 120
6.2.2 持續(xù)時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 122
6.2.3 稀有時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 123
6.3 基于維度附加的挖掘方法 125
6.3.1 全序時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 125
6.3.2 偏序時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 128
6.3.3 無(wú)序時(shí)空同現(xiàn)模式挖掘方法 129
6.4 基于時(shí)空點(diǎn)過(guò)程的參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法 130
6.4.1 時(shí)空要素分布特征的探索性分析 130
6.4.2 基于時(shí)空點(diǎn)過(guò)程的零模型構(gòu)建 131
6.4.3 無(wú)序時(shí)空同現(xiàn)模式的顯著性檢驗(yàn) 134
6.4.4 算法描述 136
6.4.5 實(shí)例分析 136
6.5 基于時(shí)空模式重建的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法 142
6.5.1 基于時(shí)空模式重建的零模型構(gòu)建 142
6.5.2 基于顯著性檢驗(yàn)的無(wú)序時(shí)空同現(xiàn)模式判別 144
6.5.3 算法描述 144
6.5.4 實(shí)例分析 145
6.6 本章小結(jié) 149
參考文獻(xiàn) 149
第7章 地理事件時(shí)空關(guān)聯(lián)模式挖掘方法 152
7.1 引言 152
7.2 地理事件動(dòng)態(tài)性的表現(xiàn)形式與表達(dá)模型 153
7.2.1 地理事件動(dòng)態(tài)性的表現(xiàn)形式 153
7.2.2 地理事件動(dòng)態(tài)性的表達(dá)模型 154
7.3 地理事件時(shí)空擴(kuò)散模式統(tǒng)計(jì)挖掘方法 157
7.3.1 基于時(shí)空有向路徑的時(shí)空擴(kuò)散模式挖掘方法 157
7.3.2 時(shí)空擴(kuò)散模式的統(tǒng)計(jì)判別模型 159
7.4 地理事件時(shí)空演變模式統(tǒng)計(jì)挖掘方法 161
7.4.1 本體模型 161
7.4.2 本體模型事件的自適應(yīng)提取方法 161
7.4.3 融合本體模型的時(shí)空演變模式統(tǒng)計(jì)挖掘方法 163
7.5 實(shí)例分析 164
7.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 164
7.5.2 PM2.5空氣污染事件的時(shí)空擴(kuò)散模式分析 165
7.5.3 PM2.5空氣污染變化的時(shí)空關(guān)聯(lián)因素探測(cè) 168
7.6 本章小結(jié) 172
參考文獻(xiàn) 172
第8章 總結(jié)與展望 174
8.1 本書(shū)主要內(nèi)容總結(jié) 174
8.2 未來(lái)研究工作展望 175
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