状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

喻永平; 陈晓勇; 刘经南; 都洁

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状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

喻永平, 陈晓勇, 刘经南, 都洁

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喻永平, 陈晓勇, 刘经南, 都洁. 状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 592-595.

引用本文:

喻永平, 陈晓勇, 刘经南, 都洁. 状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 592-595.

YU Yongping, CHEN Xiaoyong, LIU Jingnan, DU Jie. Application of Extended State Cellular Automata to Spatiotemporal Data Mining[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 592-595.

Citation:

YU Yongping, CHEN Xiaoyong, LIU Jingnan, DU Jie. Application of Extended State Cellular Automata to Spatiotemporal Data Mining[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 592-595.

状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

¹广州市城市规划勘测设计研究院,广州市建设二马路23号510060;²武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079;³亚洲理工学院空间技术应用研究系,泰国曼谷12120;⁴武汉大学校长办公室,武汉市珞珈山430072;⁵武汉大学GPS研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 广东省科技创新基金资助项目(2007C32902)

详细信息

作者简介:
喻永平,博士,现主要从事时空GIS理论及应用和土地利用专题研究。

中图分类号: :P208

Application of Extended State Cellular Automata to Spatiotemporal Data Mining

¹Guangzhou Urban Planning and Design Surveying Research Institute,23 Jianshe Road,Guangzhou 510060,China;²State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;³Space Technology Applications and Research,Asian Institute of Technology,Bangkok 12120,Thailand;⁴Presidential Secretariate,Wuhan University,Luojia Hill,Wuhan 430072,China;⁵Research Center of GPS,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 广东省科技创新基金资助项目(2007C32902)

摘要: 引入状态扩展元胞自动机模型对时空数据进行挖掘,其核心是引入可以量化的属性和不可量化的状态对元胞状态进行扩展,解决时空数据挖掘中数据稀疏性和属性数据交互性问题,采用遗传算法寻找元胞自动机模型的最优规则。实验结果表明,对于复杂的非线性和数据稀疏性问题,利用该方法能得到比传统方法更好的结果。
- 元胞自动机 /
- 遗传算法 /
- 时空数据挖掘 /
- 模式识别 /
- 智能地理信息系统
Abstract: The paper introduces an extended state cellular automata(CA) model to spatiotemporal data mining(STDM).The core of the model adds numerable and uncountable attribute to the cell and intends to resolve the problem of the sparse data and large attribute information interaction in the spatial and spatiotemporal data mining tasks.The preliminary experiment shows the approach is suited for the nonlinear problems,even in the face of sparse data.They can tackle problems of previously prohibitive complexity and also improve previous approaches.The paper advises the method in combination with domain knowledge and other data mining techniques offer a chance to discover nonlinear spatiotemporal relationships.
- CA /
- genetic algorithm /
- STDM /
- pattern recognize /
- intelligent GIS

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[2]	徐江河, 张飞舟, 张立福, 邓楚博, 孙雪剑. 一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(8): 1174-1181. doi: 10.13203/j.whugis20190139
[3]	张鑫龙, 陈秀万, 李怀瑜, 李飞. 一种改进元胞自动机的人员疏散模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(9): 1330-1336. doi: 10.13203/j.whugis20150763
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状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

¹广州市城市规划勘测设计研究院,广州市建设二马路23号510060;²武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079;³亚洲理工学院空间技术应用研究系,泰国曼谷12120;⁴武汉大学校长办公室,武汉市珞珈山430072;⁵武汉大学GPS研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 广东省科技创新基金资助项目(2007C32902)

作者简介:
喻永平,博士,现主要从事时空GIS理论及应用和土地利用专题研究。

收稿日期: 2008-04-08
修回日期: 2008-04-08
刊出日期: 2008-06-05

中图分类号: :P208

关键词:

摘要: 引入状态扩展元胞自动机模型对时空数据进行挖掘,其核心是引入可以量化的属性和不可量化的状态对元胞状态进行扩展,解决时空数据挖掘中数据稀疏性和属性数据交互性问题,采用遗传算法寻找元胞自动机模型的最优规则。实验结果表明,对于复杂的非线性和数据稀疏性问题,利用该方法能得到比传统方法更好的结果。