空间数据库的空间数据挖掘技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 数据挖掘定义 | 第7-8页 |
| 1．2 数据挖掘功能 | 第8-10页 |
| 1．3 数据挖掘的对象与环境 | 第10-11页 |
| 1．4 数据挖掘技术介绍 | 第11-13页 |
| 1．5 空间数据挖掘 | 第13-15页 |
| 1．6 本文的研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 空间数据挖掘技术 | 第17-27页 |
| 2．1 空间数据库中的数据、信息和知识 | 第17-19页 |
| 2．2 空间数据挖掘概念和特点 | 第19-20页 |
| 2．2．1 空间数据挖掘与知识发现 | 第19页 |
| 2．2．2 空间数据挖掘的特点 | 第19-20页 |
| 2．3 空间数据挖掘系统的体系结构和开发策略 | 第20-21页 |
| 2．4 空间数据挖掘方法 | 第21-24页 |
| 2．5 空间数据挖掘与其他相关学科的关系 | 第24-27页 |
| 第三章 Rough集 | 第27-39页 |
| 3．1 Rough集的基本概念 | 第27-31页 |
| 3．1．1 信息表知识表达 | 第27-28页 |
| 3．1．2 Rough集的基本概念 | 第28-31页 |
| 3．2 Rough集代数性质 | 第31页 |
| 3．3 Rough集的不确定性 | 第31-33页 |
| 3．4 基于Rough集的数据挖掘概念 | 第33-35页 |
| 3．4．1 属性重要性 | 第33-34页 |
| 3．4．2 可辨识矩阵 | 第34页 |
| 3．4．3 决策规则定义 | 第34-35页 |
| 3．5 决策表属性约简概述 | 第35-39页 |
| 3．5．1 决策表的性质 | 第35-36页 |
| 3．5．2 决策表的约简和核 | 第36-37页 |
| 3．5．3 决策表的不确定性 | 第37-39页 |
| 第四章 云理论 | 第39-49页 |
| 4．1 云理论的基本概念 | 第39-41页 |
| 4．2 云理论的分类 | 第41-45页 |
| 4．2．1 云模型 | 第41-45页 |
| 4．2．2 云变换 | 第45页 |
| 4．2．3 虚拟云、云运算、不确定性推理 | 第45页 |
| 4．3 基于云模型的概念和知识表达 | 第45-47页 |
| 4．4 基于云模型的空间数据库不确定性查询 | 第47页 |
| 4．5 云理论与Rough集方法 | 第47-49页 |
| 第五章 空间数据库的分类规则挖掘 | 第49-63页 |
| 5．1 挖掘步骤 | 第49-50页 |
| 5．2 挖掘的预备工作 | 第50-51页 |
| 5．3 数据预处理 | 第51-53页 |
| 5．4 决策表离散化 | 第53-57页 |
| 5．4．1 离散化算法简介 | 第53-54页 |
| 5．4．2 基于云模型的离散化算法 | 第54-57页 |
| 5．5 决策表数据挖掘 | 第57-61页 |
| 5．5．1 属性约简 | 第57-59页 |
| 5．5．2 值约简 | 第59-61页 |
| 5．6 新样本对分类质量的影响 | 第61-62页 |
| 5．7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 在读期间的研究成果 | 第70页 |
