【摘 要】
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论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库 ,开发了适用于地理信息系统 (GIS)的空间数据挖掘工具———GISMiner,并将其应
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系; 中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学自动化系 安徽合肥230026; 安徽合肥230031; 安徽合肥230026;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目 (6 9835 0 10 );中科院研究生社会实践项目资助
论文部分内容阅读
论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库 ,开发了适用于地理信息系统 (GIS)的空间数据挖掘工具———GISMiner,并将其应用于从农田GIS中挖掘农田使用情况的空间特征规则 ,以及从农产品市场GIS中挖掘农产品价格与铁路、国道和河流间的空间关联规则实验 .结果表明 ,GISMiner是一个实用的、能适用于GIS且能挖掘多种知识类型的数据挖掘工具
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