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  • 面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法 牛继强 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 牛继强 著著
    • 出版社: 武汉大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 牛继强 著著
    • 出版社:武汉大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-10-01
    • 字数:262千字
    • 页数:177
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787307197510
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:武汉大学出版社

    面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法

    作  者:牛继强 著
    定  价:45
    出 版 社:武汉大学出版社
    出版日期:2017年10月01日
    页  数:177
    装  帧:平装
    ISBN:9787307197510
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    内容简介

    牛继强著的《面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法》在分析靠前外土地用途分区和空间数据挖掘的研究进展的基础上,建立起面向土地信息的空间数据挖掘的基础理论和技术框架,进一步完善了空间数据挖掘的理论和方法。定义了面向土地利用分区数据挖掘的概念、特征和内容;提出了一种包括数据层、知识层、挖掘层和人机交互层的四层结构的空间数据挖掘体系结构;阐述领域空间数据挖掘的基本步骤和从土地利用数据库中能发现的知识类型;探讨了土地用途分区数据挖掘的基本方法,在对土地用途分区的问题进行描述的基础上,分析了土地用途分区的知识体系,并构建了基于领域知识的土地用途分区模型,开展实验研究。

    作者简介

    牛继强,男,博士,信阳师范学院地理科学学院副教授,河南省地理学会常务理事。主要从事空间数据挖掘、资源环境评价与规划、空间数据不确定性等方面的研究工作。现已发表论文50余篇,其中SCl、EI检索13篇;主持国家自然科学基金项目2项,主持并参与完成多项省级以上科研项目。先后获省级以上科研奖励4项,参与出版著作2部。被评为河南省教育厅学术技术带头人、河南省高等学校青年骨干教师、信阳师范学院青年骨干教师、信阳市很好青年科技专家、信阳师范学院第五届“靠前教师”。

    精彩内容

    目录
    第1章 绪论
    1.1 问题的提出
    1.2 国内外研究进展
    1.2.1 土地用途分区
    1.2.2 领域知识的获取与表达
    1.2.3 人工免疫系统算法及其改进
    1.2.4 空间数据挖掘
    1.2.5 存在的问题
    1.3 研究目标与方案
    1.3.1 研究目标
    1.3.2 研究内容
    1.3.3 研究思路
    1.4 相关学科及其关系
    1.4.1 数据挖掘
    1.4.2 人工智能
    1.4.3 地学数据分析
    1.4.4 空间推理
    1.4.5 空间数据库系统
    1.4.6 土地利用规划
    1.5 本章小结
    第2章 面向土地用途分区的空间数据挖掘理论
    2.1 有关概念
    2.1.1 土地用途分区
    2.1.2 空间数据挖掘
    2.2 土地领域的空间数据挖掘内容与特征
    2.2.1 空间数据挖掘的内容
    2.2.2 空间数据挖掘的特征
    2.3 土地领域空间数据挖掘的体系与过程
    2.3.1 空间数据挖掘体系
    2.3.2 空间数据挖掘过程
    2.4 空间数据挖掘的方法
    2.4.1 空间关系
    2.4.2 空间统计学
    2.4.3 聚类分析
    2.4.4 Apriori算法
    2.4.5 概念格
    2.4.6 决策树
    2.4.7 人工智能
    2.5 土地用途分区知识与挖掘模型
    2.5.1 土地用途分区的知识体系
    2.5.2 土地用途分区挖掘模型
    2.6 本章小结
    第3章 土地利用知识挖掘模型
    3.1 空间关联规则挖掘
    3.1.1 空间关联规则的定义
    3.1.2 空间关联规则挖掘的步骤
    3.1.3 已有挖掘算法
    3.2 土地利用数据的模糊概念格
    3.2.1 土地利用的概念格表示
    3.2.2 土地利用的模糊概念格表示
    3.3 模糊概念格构建算法的关键技术
    3.3.1 模糊概念格构建
    3.3.2 渐进式算法的改进
    3.3.3 Hasse图的绘制
    3.3.4 复杂空间系统的处理
    3.4 土地利用空间关联规则提取
    3.4.1 相关概念
    3.4.2 生成非冗余规则
    3.4.3 空间关联规则的直接提取法
    3.5 基于本体的地理实体语义相似度模型
    3.5.1 语义相似度与地理空间实体语义相似度
    3.5.2 改进的地理实体语义相似度测度模型
    3.6 本章小结
    第4章 领域知识驱动的土地用途分区挖掘模型
    4.1 土地用途分区的聚类问题
    4.1.1 土地用途分区的问题
    4.1.2 土地用途分区聚类问题的描述
    4.2 混沌免疫克隆选择算法
    4.2.1 克隆选择理论
    4.2.2 混沌免疫克隆选择算法
    4.3 混沌免疫克隆选择空间聚类
    4.3.1 编码方案
    4.3.2 抗体.抗原亲和度函数改进
    4.3.3 混沌免疫克隆选择聚类算子
    4.3.4 终止条件
    4.3.5 混沌免疫克隆选择算法描述
    4.4 顾及语义相似度的土地用途分区挖掘模型
    4.4.1 小图斑模式的划分
    4.4.2 土地用途分区策略
    4.4.3 土地用途分区算法
    4.4.4 土地用途分区结果的评价
    4.5 本章小结
    第5章 土地用途分区案例研究
    5.1 面向土地用途分区的空间数据挖掘原型系统设计
    5.1.1 系统结构设计
    5.1.2 系统功能设计
    5.1.3 系统数据库设计
    5.1.4 系统模型库实现
    5.1.5 系统知识库实现
    5.2 土地用途分区数据整合
    5.2.1 分区单元处理
    5.2.2 数据预处理
    5.3 湖北省宜城市土地用途分区
    5.3.1 研究区概况
    5.3.2 社会经济条件
    5.3.3 土地利用现状与空间格局分析
    5.3.4 土地用途分区知识获取
    5.3.5 非分区图斑的提取
    5.3.6 目标函数的确定
    5.3.7 分区知识
    5.3.8 实验结果
    5.3.9 土地用途分区方案评价
    5.4 海南省昌江县乌烈镇土地用途分区
    5.4.1 研究区概况
    5.4.2 模型总体框架
    5.4.3 土地用途分区过程
    5.4.4 实验结果与分析
    5.5 海南省昌江县海尾镇土地用途分区
    5.5.1 研究区概况
    5.5.2 土地利用类型的语义相似度实验
    5.5.3 土地用途分区实验
    5.6 本章小结
    第6章 结语
    6.1 总结
    6.2 创新点与研究特色
    6.3 后续研究问题及展望
    参考文献

    售后保障

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