论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法

李德仁; 王树良; 李德毅; 王新洲

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论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法

李德仁, 王树良, 李德毅, 王新洲

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李德仁, 王树良, 李德毅, 王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(3): 221-233.

引用本文:

李德仁, 王树良, 李德毅, 王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(3): 221-233.

LI Deren, WANG Shuliang, LI Deyi, WANG Xinzhou. Theories and Technologies of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(3): 221-233.

Citation:

LI Deren, WANG Shuliang, LI Deyi, WANG Xinzhou. Theories and Technologies of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(3): 221-233.

论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法

1 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;
2 中国电子系统工程研究所, 北京市万寿路6号, 100039;
3 武汉大学测绘学院, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 国家重点基础研究发展规划(973计划)资助项目(G19980305084);国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2001AA135081);国家自然科学基金资助项目(40023004,49874002);教育部博士点基金资助项目(98049801);香港理工大学科研基金资助项目(1.34.37.9709)

详细信息

作者简介:
李德仁,教授,博士生导师,中国科学院院士,中国工程院院士,欧亚科学院院士。现主要从事遥感、全球定位系统、地理信息系统和多媒体网络通信及其集成研究。代表成果:高精度摄影测量定位理论与方法;GPS辅助空中三角测量;S POT卫星像片解析处理;数学形态学及其在测量数据库中的应用;面向对象的GIS理论与技术;空间数据挖掘和知识发现的理论与方法;影像理解及像片自动解译以及多媒体通信等。已发表论文300余篇,出版专著8部。E-mail:dli@wtusm.edu.cn

中图分类号: P208;TP309.13;TP18

Theories and Technologies of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery

1 National Laboratory for Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079;
2 China Institute of Electric System Engineering, 6 Wanshou Road, Beijing, China, 100039;
3 School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

摘要: 首先分析了空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)的内涵和外延;然后分别研究了用于SDMKD的概率论、证据理论、空间统计学、规则归纳、聚类分析、空间分析、模糊集、云理论、粗集、神经网络、遗传算法、可视化、决策树、空间在线数据挖掘等理论和方法及其进展;最后展望了SDMKD的发展前景。
- 空间数据挖掘 /
- 知识发现 /
- 理论方法
Abstract: The good methods and technologies of spatial data mining and knowledge discovery(SDMKD) may get excellent knowledge.This paper presents an overview on SDMKD.First,the concept of SDMKD is discussed.Then,this paper describes the theories and technologies on SDMKD,such as probability theory,evidence theory,spatial statistics,rules induction,clustering analysis,spatial analysis,fuzzy sets,rough sets cloud theory,neural network,genetic algorithms,visualization,decision tree,spatial online analytical mining.Finally,how to study SDMKD is forecasted.
- spatial data mining /
- know ledge discovery /
- theories and technologies

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