基于SOA架构的空间数据挖掘平台的分析与设计

对空间数据挖掘、GIS、Web Service等技术进行了研究.基于SOA架构、面向Web Service,对空间数据挖掘平台进行了系统分析与设计,以Web Service的方式为用户提供空间数据挖掘服务,从而大大降低了空间数据挖掘的使用难度,以一种耦合度极低的方式实现空间数据挖掘与第三方软件有效集成.     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用.阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考.     

基于聚类的空间数据挖掘系统的设计与实现

空间数据挖掘系统是指从空间数据库中提取隐含数据特征的决策支持系统．本文将采关分析、空间数据挖掘和地理信息系统三者紧密联系起来，并结合土地利用数据库，以聚类的方法对空间数据挖掘系统的设计和实现进行了详细地阐述．     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

基于多关系的空间分类算法研究

空间数据挖掘的应用领域很广,空间分类是空间数据挖掘中一项重要的任务,现有的空间分类算法都是基于传统的方法,在单表上进行的.本文提出了一种新的空间分类算法,基于多关系的方法创建决策树,并验证了算法的正确性及有效性.     

空间数据库的数据挖掘

分析了传统数据挖掘方法面临的问题,介绍了空间数据挖掘的基本特征和空间数据库的知识发现过程,论述了几种空间数据挖掘的方法。     

空间数据挖掘的研究与应用

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或是空间数据库中存储的其他的隐含的模式的过程 空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域有广泛的应用前景 本文对空间数据挖掘的具体应用进行了探讨.     

商业智能技术及行业应用分析

在详细讨论商业智能技术及与商业智能密切相关的数据仓库技术、联机分析处理、数据挖掘、客户关系管理等技术的基础上，结合行业应用需求，从数据仓库结构与模型的设计、提取转换与加载工具的设计、联机分析处理中概化视图选取方法的设计以及数据挖掘有关算法在具体问题中的应用入手，对粮食企业实现商业智能进行了深入的介绍和分析；重点解决了数据仓库结构，部分分区中概化视图的选取方法，数据挖掘技术具体应用等问题，为粮食行业建设智能决策支持系统提供了可行的建设方案。     

Web Agent在空间数据挖掘框架中的应用

空间数据是人们认识自然和改造自然的重要数据，SDMKD是利用数据挖掘方法从空间数据库抽去知识以及步骤的人机交互工程。网络作为巨大的分布式并行信息空间，在其中进行知识发现更具有意义。本文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、Web Agent的概念和技术特点的基础上，笔者给出了一个利用Web Agent在Internet上实现空间数据挖掘的基本框架，并进行了实现验证。     

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究

本文介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘的存在问题,阐述了技术的发展前景。     

空间数据挖掘技术及其智能推理体系结构

面对数据的数量和复杂性急剧增加的问题,首先讨论了数据挖掘技术的研究进展,并对数据挖掘在空间数据库中的应用进行了深入地探讨。然后提出三种基于空间数据挖掘、空间数据仓库、智能决策支持系统（IDSS）和范例推理（CBR）技术的智能推理体系结构,并对这三种体系结构的优劣进行了分析对比,其中以第三种结构为优。最后对空间数据挖掘在各领域中的应用前景以及有待解决的问题进行了展望。     

基于空间数据库的数据挖掘技术

探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法，着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。     

基于GIS的空间数据挖掘技术

如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。本文从地理信息系统(GIS)方面研究了如何解决这个问题，介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程，并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。     

基于模糊神经网络的空间数据挖掘方法研究

本文针对庞大空间数据集性质复杂且非线性、持续性及噪音普遍存在的情况，提出利用模糊神经网络模型进行空间数据挖掘，并具体讲述其挖掘步骤及发现知识的类型。     

基于空间数据挖掘的土地用途分区系统

提出了土地用途分区的目标函数与约束体系,对基于空间数据挖掘的土地用途分区系统框架进行了设计,重点分析了系统中的数据层、知识层、空间数据挖掘层的内容和实现策略,并实现了GIS与应用分析模型紧密耦合集成的土地用途分区系统.最后,以陕西省白河县土地用途分区为实例,验证了该系统应用于县级土地用途分区的可行性和有效性.     

一种新的空间分类挖掘方法

空间分类是空间数据挖掘的一个重要的研究分支 ,空间分类挖掘在对空间对象进行分类时 ,要考虑空间对象的非空间属性及其邻接对象对它分类的影响。本文提出一种新的空间分类挖掘方法 ,该方法将空间对象的非空间属性及空间属性分开来进行考虑。该分类方法具有良好的应用前景。     

基于数据挖掘的ontology应用框架

提出了一个通用数据挖掘系统框架(GDMF)模型.其目的是为了能够从数据挖掘应用中抽取出核心功能并将其应用到可重用可扩展的原型系统中,以便快速地建造数据挖掘应用系统.在GDMF中ontology被用做语义数据模型.通过使用ontology驱动的数据挖掘查询语言,用户能够很轻松地表达一些复杂查询.最后,给出了使用GDMF作为一个建模工具去设计数据挖掘系统的方法.