矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用

第1章　绪论 1

1.1　引言 1

1.2　数据挖掘概述 12

1.3　空间数据挖掘概述 16

1.4　计算智能 18

1.5　国内外研究现状与发展趋势 26

第2章　姜寨一期聚落的空间分析 40

2.1　空间分析的基本概念 40

2.2　空间分布 41

2.3　空间关系的分析方法 43

2.4　姜寨遗址的地理环境 46

2.5　姜寨聚落的三环结构 49

2.6　姜寨遗址的广场问题 56

2.7　姜寨遗址的若干遗迹分布 60

2.8　主要遗迹间空间关系的分析 63

第3章　基于GIS数据库的剖面数据挖掘 65

3.1　遗址的文化层分布情况 65

3.2　文化层的标准层与剖面图形库结构 66

3.3　文化层的空间数据挖掘 67

3.4　剖面上遗迹的空间数据挖掘 69

第4章　矢量特征的空间分类挖掘 71

4.1　空间数据库的设计与图形数据的预处理 71

4.2　分类算法 73

4.3　居住区的分类挖掘 79

4.4　墓葬区的分类挖掘 88

第5章　矢量特征的空间聚类挖掘 90

5.1　聚类算法 90

5.2　居住区的聚类挖掘 97

5.3　墓葬区的聚类挖掘 103

5.4　重要遗迹的空间分布挖掘 107

第6章　基于属性数据库的关联挖掘 112

6.1　属性数据库的设计与预处理 112

6.2　关联规则算法 114

6.3　房屋的数据挖掘 121

6.4　墓葬的数据挖掘 123

6.5　窖穴的数据挖掘 128

6.6　灶坑的数据挖掘 129

第7章　基于属性数据库的泛化挖掘 130

7.1　泛化规则算法 130

7.2　遗物的数据挖掘 136

7.3　房屋的分组与时序数据挖掘 146

第8章　矢量特征的神经网络空间分类 153

8.1　引言 153

8.2　神经网络的发展与研究现状 155

8.3　感知器模型 157

8.4　多层感知器 158

8.5　自组织竞争网络 159

8.6　自组织特征映射网络 162

8.7　学习矢量量化网络 164

8.8　支持向量机 166

8.9　姜寨聚落遗址矢量特征的神经网络空间分类研究 174

第9章　矢量特征的遗传算法空间分类 191

9.1　引言 191

9.2　进化计算的研究现状 191

9.3　进化计算概述 194

9.4　遗传算法基本理论 196

9.5　遗传机器学习 205

9.6　姜寨聚落遗址矢量特征的遗传算法空间分类研究 214

第10章　矢量特征的模糊空间聚类 222

10.1　引言 222

10.2　模糊理论研究现状 222

10.3　模糊集合及其表示 224

10.4　模糊关系与模糊矩阵 228

10.5　模糊分类方法 234

10.6　姜寨聚落遗址矢量特征的模糊空间聚类研究 234

第11章　空间知识推理 244

11.1　空间知识的表示与存储 244

11.2　空间知识推理机制的结构 246

11.3　空间知识推理 248

11.4　考古遗迹的知识推理 250

第12章　矢量特征的模糊空间推理 257

12.1　引言 257

12.2　模糊逻辑研究现状 257

12.3　模糊关系 258

12.4　模糊逻辑和模糊推理 260

12.5　模糊推理的各种模型 263

12.6　姜寨聚落遗址的模糊空间推理研究 265

参考文献 272