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数据挖掘2016年:粗套和Dempster-Shafer证据理论应用空间数据挖掘-Iftikhar USikder-克利夫兰州立大学

抽象性

本文用粗糙集和证据理论对土地覆盖类进行空间分类和预测提出了新颖方法特别是,它提出了多源监督分类问题不确定性特征化方法证据空间分类基础概念粗糙集等值关系允许表达空间概念近似空间,即选择类常通过边界划分近似这种方法的一个关键长处是它允许整合空间邻接环境并综合多空间证据实验结果显示模型分类器预测性能大大提高分类精度模型预测性能与以函数为基础的人工神经网络算法比较显示,拟议模型预测性能比神经网络模型高得多。空间数据处理和知识发现得到越来越多的关注本文介绍SDMKD原则,建议三种新技术并提供应用性实例第一,SDMKD动机简介第二,介绍SDMKD概念的强化和扩展第三,本节提出三种新技术,即sDMKD图像分类综合空间感应学习GIS数据库和贝叶斯分类,云模型综合随机性和模糊性,数据字段向宇宙话语第四,研究三大案例的适用性实例首先是遥感分类,第二是滑坡监测数据处理,第三是不确定推理最后,整份文件总结并讨论计算机化数据获取和存储技术进展导致庞大数据库扩充随着持续增积,大量计算机化数据远超出人完全解释使用能力地理空间科学中这些现象可能更为严重为了理解并充分利用这些数据库,已经尝试了几件技术,例如专家系统 管理系统 空间数据分析 机器学习 AI1989年,进一步提议数据库知识发现1995年数据挖掘也出现数据挖掘和知识发现数据库几乎指向同一种技术,人们想联合起来使用这些技术,即数据挖掘知识发现80%数据有地理参照关系,需要迫使人们思考DMKD空间特征并进一步发展地理空间科学分支,即SDMKDEster等人,2000年空间数据复杂度更高、易变大等常见事务数据集空间维度指每个知识项都具有空间参考作用(Haining,2003年),每个实体都出现连续表面,或两个相邻实体之间存在空间参照关系空间数据不仅包括定位数据和属性数据,还包括空间实体间空间关系空间数据结构比普通关系数据库表复杂除表格数据外,空间数据库中还有矢量和光栅图形数据图形数据特征并没有明确存储到数据库中同期,当代GIS仅有基本分析功能,结果清晰明了依存思想和采样数据思想 地理统计估计非采样位置或绘制属性地图所发现空间知识可支持并改进空间数据参考决策,因此人们日益关注SDMKD研究、开发和应用

传记学

Iftikhar USikder是美国克利夫兰州立大学电气工程计算机科学系信息科学系联合任命的副教授研究兴趣包括软计算 粒子计算 数据挖掘 协同决策支持系统论文见:《风险分析杂志》、《应用专家系统》、《国际移动通信杂志》、《信息资源管理杂志》、《国际管理决策杂志》和《航空航天测量地球科学国际杂志》曾撰写多章书籍并在许多国家和国际大会上提交论文

Iftikhar USikder

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