基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用

被引：7

作者：

孙庆先 ^{[1
]}

陈秋平 ^{[2
]}

方涛 ^{[3
]}

郭达志 ^{[4
]}

杨可明 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国水利水电科学研究院遥感技术应用开发中心

[2] 峰峰集团牛儿庄矿

[3] 上海交通大学图像处理与模式识别研究所

[4] 中国矿业大学资源与安全工程学院

来源：

上海交通大学学报 | 2008年 / 02期

关键词：

空间数据挖掘; 多尺度; 模糊聚类;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2008.02.008

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.

引用

页码：194 / 197+201 +201

页数：5

共 5 条

[1] 数据挖掘领域中的聚类方法 [J].