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邸凯昌
作品数:
8
被引量:474
H指数:7
供职机构:
武汉测绘科技大学信息工程学院
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发文基金:
国家自然科学基金
测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金
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合作作者
李德仁
武汉测绘科技大学信息工程学院
李德毅
武汉大学
李德毅
武汉测绘科技大学信息工程学院
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作者
8篇
邸凯昌
7篇
李德仁
4篇
李德毅
3篇
李德毅
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武汉测绘科技...
1篇
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中国地理信息...
年份
2篇
2000
4篇
1999
1篇
1998
1篇
1997
共
8
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Rough集理论及其在GIS属性分析和知识发现中的应用
被引量:37
1999年
介绍了Rough集理论的概念与方法,并将其全面引入GIS领域,归纳整理出Rough集理论用于GIS中属性分析和知识发现的一整套方法,为GIS的属性分析和知识发现开辟了一条新途径。
邸凯昌
李德仁
李德毅
关键词:
ROUGH集
GIS
知识发现
用探测性的归纳学习方法从空间数据库发现知识
被引量:18
1999年
将探测性数据分析、面向属性的归纳和Rough 集方法结合起来,形成了一种灵活通用的探测性归纳学习方法EIL,可以从空间数据库中发现普遍知识、属性依赖、分类知识等多种知识。同时提出和总结了多种生成空间数据库概念层次结构的方法用于归纳学习。
邸凯昌
李德仁
李德毅
关键词:
空间数据发掘
知识发现
云理论及其在空间数据发掘和知识发现中的应用
被引量:151
1999年
云理论是以研究定性定量间的不确定性转换为基础的系统处理不确定性问题的一种新理论,包括云模型、虚云、云运算、云变换、不确定性推理等内容。云理论为数据发掘和知识发现中的许多基础性关键问题提供了新的解决方法,如概念和知识表达、定性定量转换、概念的综合与分解、从数据中生成概念和概念层次结构等。云模型是定性定量间的不确定性转换模型,它用期望值Ex、熵En 和超熵He表征定性概念,将概念的模糊性和随机性集成在一起。该文介绍了云理论的基本原理和方法及其在空间数据发掘和知识发现中的应用。
邸凯昌
李德毅
李德仁
关键词:
云理论
云模型
空间数据发掘
知识发现
空间数据发掘和知识发现的框架
被引量:97
1997年
探讨和提出了空间数据发掘和知识发现的理论技术框架,包括空间数据发掘和知识发现的定义与描述、理论框架、从空间数据库中可发现的知识类型及其应用、数据发掘与知识发现方法、空间知识发现系统的结构及开发方法等,最后探讨了空间数据发掘和知识发现的发展方向。
邸凯昌
李德仁
李德毅
关键词:
空间数据
数据库
知识发现
GIS
从空间数据库发现知识用于遥感图像分类
归纳学习技术从GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径,一是在空间对象粒度上学习,二是直接在像元粒度上学习,分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与...
邸凯昌
关键词:
GIS数据库
遥感图像
贝叶斯分类法
用语言云模型发掘关联规则(英文)
被引量:122
2000年
该文提出用语言云模型用于 KDD中知识表达和不确定性处理 ,引入了多维云模型作为一维模型的扩展 .语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起 ,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿沟 .为了发现强关联规则 ,属性值要在较高的概念层上泛化 ,同时允许相邻属性值或语言项间有重叠 .这种软划分可以模仿人类的思想 ,使发现的知识具有稳健性 .将基于云模型的泛化方法与 Apriori算法结合起来 ,从空间数据库中发掘关联规则 .试验显示了其有效性、高效性和灵活性 .
李德毅
邸凯昌
李德仁
史雪梅
关键词:
关联规则
知识发现
空间数据库
基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究
被引量:70
2000年
采用数据发掘技术从 GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径:在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 SPOT多光谱图像和 GIS数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题,显著提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步细分类,扩展了遥感图像分类的能力。
邸凯昌
李德仁
李德毅
关键词:
数据发掘
土地利用
GIS
遥感图像
从空间数据库发现聚类:一种基于数学形态学的算法
被引量:15
1998年
聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有意义的聚类结构而不需要背景知识,是空间数据发掘和知识发现的重要手段。在分析已有聚类算法的基础上,提出了一种基于数学形态学的聚类算法,该算法能够处理任意形状的聚类,采用启发式方法自动确定最优聚类数。同时,该算法也可以在矢量型空间数据库中得到实现。试验表明算法是可行和有效的,且能处理存在噪音的数据。
邸凯昌
李德仁
李德毅
关键词:
聚类算法
数学形态学
空间数据库
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