地理学研究生教学丛书数据挖掘的原理方法技术和应用/地理学研究生教学丛书

丛书序前言章绪论11.1数据挖掘定义及过程11.2数据挖掘的功能及应用31.3数据挖掘面对的要求和挑战6第二章数据挖掘技术简介82.1关联规则82.2决策树112.3聚类方法132.4贝叶斯分类172.5人工神经网络192.6遗传算法212.7小波变换232.8随机森林25第三章数据挖掘技术在城市地下空间数据挖掘中的应用323.1地下空间数据仓库研究323.2上海市地下空间数据挖掘和知识发现463.3小结65第四章数据挖掘技术在水务信息管理中的应用664.1人工神经网络算法在台风增水预测中的应用674.2距平分析技术在厄尔尼诺现象中的应用804.3人工神经网络在地下水资源评价中的应用85第五章数据挖掘技术在偷盗三车和扒窃拎包研究中的应用915.1研究区域与数据概述916.2基于文本信息提取技术的扒窃犯罪时空信息提取1206.3基于DBSCAN的“静态扒窃”时空分布特征分析1286.4基于加权密度分析的“动态扒窃”高危路段分析1366.5基于时空关联规则的公交扒窃犯罪时空行为模式挖掘139第七章数据挖掘技术在PM2.5浓度预测中的应用1457.1数据及预处理1457.2基于相关分析技术的PM2.5浓度影响因素分析1527.3基于逐步回归仿真技术的PM2.5质量浓度模型1567.4基于随机森林的PM2.5小时浓度预测1617.5小结176第八章数据挖掘技术在微环境中PM2.5浓度分布的应用1778.1微环境中PM2.5浓度分布研究概述1778.2关键技术1808.3小区微环境中PM2.5浓度分布研究1858.4小结193第九章数据挖掘技术在影响暴雨产生的环境物理量场中的应用1949.1数据库的建立1949.2决策树方法在提取影响暴雨产生的环境物理量场中的应用1979.3关联规则在研究暴雨中心周边环境场特征中的应用201第十章数据挖掘技术在预测中尺度对流系统移动传播中的应用20410.1关联规则在预测MCS移动中的应用20510.2运用决策树对MCS的移动传播进行预测20710.3基于贝叶斯分类的MCS移动方向预测20910.4MCS环境物理量场特征的聚类分析212第十一章数据挖掘技术在遥感图像处理中的应用22811.1基于贝叶斯算法的云南省昆明市辖区土地分类22811.2基于小波变换和K-Means算法的遥感影像分类23411.3基于遗传算法的BP神经网络在遥感图像分类中的研究23811.4基于模糊支持向量机的遥感图像分类243第十二章蚁群算法24612.1蚁群算法的基本原理24612.2蚁群算法的抽象过程24712.3蚁群算法的实现12.4蚁群算法的应用第十三章云计算25313.1云计算的基本原理25313.2云计算的实现25513.3云计算的应用259参考文献263