空間數(shù)據(jù)發(fā)掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

第1章 引言
1．1 遙感與田S的發(fā)展現(xiàn)狀
1．1．1 遙感與GIS的發(fā)展現(xiàn)狀
1．1．2 遙感與GIS面臨的困難
1．2 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生的背景
1．2．2 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀
1．2．3 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要研究?jī)?nèi)容
1．2．4 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究方法與策略
1．2．5 數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)面臨的困難
l．3 本書(shū)主要研究?jī)?nèi)容
第2章 空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論與技術(shù)框架
2．1 GIS與遙感中的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)
2．2 空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義與特點(diǎn)
2．3 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與空間數(shù)據(jù)發(fā)掘
2．4 發(fā)現(xiàn)狀態(tài)空間理論及其擴(kuò)展
2．5 從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中可發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類(lèi)型
2．6 空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的知識(shí)表達(dá)方法
2．7 空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)在GIS與遙感中的應(yīng)用
2．8 空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法
2．9 空間知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)策略
2．10 本章小結(jié)
第3章 云理論及其擴(kuò)展
3．1 引言
3．2 云模型及其擴(kuò)展
3．2．1 云的基本概念
3．2．2 云的數(shù)字特征
3．2．3 正態(tài)云模型
3．2．4 云發(fā)生器
3．2．5 正態(tài)云的形態(tài)特征解析
3．2．6 二維和多維正態(tài)云模型
3．2．7 二維正態(tài)云發(fā)生器
3．2．8 r云模型、三角云模型及梯形云模型
3. 3 虛擬云
3．3．1 浮動(dòng)云
3．3．2 綜合云
3．3．3 分解云
3．3．4 幾何云
3．4 云運(yùn)算
3．4．1 代數(shù)運(yùn)算
3．4．2 邏輯運(yùn)算
3．4．3 語(yǔ)氣運(yùn)算
3．5 云變換
3．5．1 云變換的基本思想
3．5. 2 —種啟發(fā)式云變換算法
3．6 基于云理論的不確定性推理
3．6．1 單規(guī)則推理
3．6．2 多規(guī)則推理
3．7 本章小結(jié)
第4章 云理論在空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和不確定性處理中的應(yīng)用
4．1 基于云模型的空間概念表達(dá)
4．2 基于云模型的知識(shí)表達(dá)
4．3 基于云模型的概念生成方法
4．4 云模型與Apriori算法相結(jié)合從空間數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)知識(shí)
4．4．1 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)知識(shí)問(wèn)題的描述
4．4．2 Apriori算法
4．4．3 基于云模型的屬性空間軟劃分和概念提升
4．4．4 云模型與Apriori算法相結(jié)合
4．4．5 從空間數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的試驗(yàn)
4．4．6 發(fā)掘空間關(guān)聯(lián)知識(shí)的進(jìn)一步討論
4．5 基于云模型的空間數(shù)據(jù)庫(kù)不確定性查詢(xún)
4．5．1 基于云模型的GIS不確定性查詢(xún)
4．5．2 不確定性查詢(xún)結(jié)果的表示
4．5．3 不確定性查詢(xún)?cè)囼?yàn)
4．6 本章小結(jié)
第5章 Rough集理論及其在GIS屬性分析和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用．
5．1 Rough集的基本概念和性質(zhì)
5．1．1 Rough集的基本概念
5．1．2 Rough集下近似和上近似的基本性質(zhì)
5．1．3 Rough集中的成員關(guān)系
5．1．4 不精確性的數(shù)字表征
5．1．5 不精確性的拓?fù)涮卣骰?Rough集的分類(lèi))
5．1. 6 分類(lèi)的近似
5．1．7 集合的粗略相等和粗略包含
5．2 知識(shí)、知識(shí)庫(kù)與知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
5．2．1 知識(shí)與知識(shí)庫(kù)
5．2．2 知識(shí)的依賴(lài)
5．2．3 知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
5．3 屬性值系統(tǒng)
5．4 屬性的依賴(lài)
5．5 屬性的簡(jiǎn)化與屬性的核
5．6 屬性的重要性
5．7 辨別矩陣
5．8 決策表分析與簡(jiǎn)化
5．8．1 決策表的定義及性質(zhì)
5．8．2 決策表的簡(jiǎn)化與最小決策算法的生成
5．9 云理論與Rough集方法相結(jié)合用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)和推理
5．10 本章小結(jié)
第6章 歸納學(xué)習(xí)及其在空間數(shù)據(jù)發(fā)掘中的應(yīng)用
第7章 空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)
第8章 總結(jié)與展望