空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在城鎮(zhèn)土地定級(jí)中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的迅速發(fā)展,使得地理信息系統(tǒng)中的空間數(shù)據(jù)急劇膨脹。雖然這些空間數(shù)據(jù)滿足了人類研究地球資源和環(huán)境的潛在需求,拓寬了可供利用的信息源,但是空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和大小遠(yuǎn)非一般的事務(wù)型數(shù)據(jù)所能企及,而目前的空間數(shù)據(jù)處理手段又相對(duì)落后,使得蘊(yùn)含在空間數(shù)據(jù)資源中的豐富知識(shí)被迫束之高閣,為了滿足人們對(duì)空間信息日益增長(zhǎng)的高層次需求,空間數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生了。 空間數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)研究分支,

2、而空間聚類分析是空間數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。因此,空間聚類算法的研究一直是空間數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域中一個(gè)非?；钴S的研究課題,并且已經(jīng)被廣泛地研究了許多年,但研究的范圍主要集中在基于距離的聚類分析。本文系統(tǒng)地研究了劃分和層次等空間數(shù)據(jù)聚類的傳統(tǒng)算法后,總結(jié)出這些聚類算法容易陷入局部最優(yōu),在實(shí)現(xiàn)的過程中沒有考慮到保持群體對(duì)象的全局分布特性,而且對(duì)“孤立點(diǎn)”信息比較敏感。正是由于這些不足,大大限制了聚類算法在GIS領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用。

3、同時(shí)遺傳算法模仿生物進(jìn)化過程的自然選擇和進(jìn)化機(jī)制,是一種基于群體的全局隨機(jī)優(yōu)化算法。因此,可以考慮運(yùn)用遺傳算法來解決空間聚類問題。 本文正是將“局部和整體”兩個(gè)層次進(jìn)行聚類結(jié)果優(yōu)化作為出發(fā)點(diǎn),分析了遺傳算法與常規(guī)的聚類方法各自的優(yōu)點(diǎn),研究了基于遺傳算法的空間聚類方法。經(jīng)過具體的理論分析和模擬試驗(yàn),發(fā)現(xiàn)該方法是可行的,而且在具體的試驗(yàn)過程了,確實(shí)達(dá)到了理論的要求。 最后,針對(duì)目前土地定級(jí)劃分中人為的主觀因素占主導(dǎo)的現(xiàn)實(shí)狀況