导读:本文包含了同位规则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空间关联规则,生物群落原理,数据挖掘,空间同位模式
同位规则论文文献综述
向俊,王静[1]（2013）在《集成同位模式的空间关联规则挖掘方法》一文中研究指出在空间数据挖掘中,使用传统的频繁集挖掘方法会导致空间实体重复计数,而且未考虑到空间实体之间的关系以及空间实体与周围环境的相关性将产生大量不相关的空间信息。针对以上存在的不足,提出集成空间同位模式挖掘的空间关联规则挖掘模型及算法。引入"地理学第一定律"和"生物群落构建"思想,首先对空间实体特征分布进行优化划分及连续空间分布的离散化处理;然后消除冗余的空间信息,并使用空间同位算法挖掘不同空间实体特征的隐含关系,由实体的空间属性、非空间属性及空间关系来构建空间事务数据库;最后在空间事务数据库中进行空间关联规则挖掘。实验结果表明,该模型和算法是有效的,考虑到空间实体特征间的相关性,经过冗余信息消除方法和连续空间分布的离散化处理,在构建的空间事务数据库中能发现多种有意义的空间关联规则。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年12期）
于丽丽[2]（2010）在《德语同位语中的词尾变格规则》一文中研究指出同位语从句作为一种重要的从句,当前德语界对其讨论不多,对名词同位语中的词尾变格规则讨论更少。文章主要针对名词同位语中的名词、冠词、形容词等的词尾变格进行了分析总结,按照引导词的类型、格位的不同进行了研究。(本文来源于《科技信息》期刊2010年36期）
胡彩平,秦小麟[3]（2008）在《一种新的正负空间同位规则挖掘算法》一文中研究指出空间同位规则是一种新的空间数据挖掘方法.尽管人们对挖掘空间同位规则做了一些研究,但大多数研究者仅仅对正空间同位规则进行研究,没有考虑负空间同位规则.本文提出了一种新的正负空间同位规则挖掘算法(Positive and Negative Spatial Co-Location Rules Mining Algorithm,PNSCLRMA).为了减少计算量,算法利用了星形邻域去减少连接运算和定义兴趣度去删除不感兴趣的空间同位模式两项优化技术.实验表明,该算法有效可行.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2008年01期）
苏武[4]（2007）在《空间同位规则算法的研究与改进》一文中研究指出空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同位规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。在介绍空间多维分类数据同位规则挖掘算法的基础上,对该算法进行了一点改进,使其能更好的针对不同的实际数据进行处理。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2007年22期）
张希雯[5]（2007）在《基于GIS的空间同位规则挖掘算法的实现及应用研究》一文中研究指出空间数据挖掘(Spatial Data Mining,简称SDM)是数据挖掘的一个重要分支,它对于理解空间数据,寻找空间数据之间、空间与非空间数据之间内在关系,以简洁方式表达空间数据规律起着重要作用。空间数据挖掘面向的是空间数据库,空间数据库是一类重要的、特殊的数据库。地理信息系统(GeographicInformation System,简称GIS)是空间数据库的载体,GIS数据库中含有大量的空间和属性数据。因此,利用GIS作为开发空间数据挖掘工具的平台,能够使空间数据的整合利用更加方便以及知识的表达更加直观。空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。Tobler的第一地理规则描述了这样一种空间依赖性:“所有的事物都是有联系的,一个地方发生的事件总是与它附近发生的事件有关联,并且相距近的事物之间的联系一般比相距远的事物之间的联系要紧密。”如果能从这些数据中找出其规律性或相互联系,就可以反过来推断客观世界的情况。这就是空间关联规则挖掘的任务。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同位规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。本论文分为五章。第一章是概述,对空间数据挖掘、GIS以及空间关联规则等概念和理论框架进行简要的阐述。第二章介绍空间数据的相关理论以及GIS与空间数据挖掘的集成模式。第叁章是空间同位规则挖掘算法的研究。介绍了用于处理布尔型空间数据的事件中心模型和拓展到处理空间多维分类数据的同位规则挖掘算法,对后者进行了改进,有效的控制了生成的候选同位模式的规模,减少数据库扫描次数,从而提高了算法的效率。第四章是改进算法在GIS平台上的实现,并以北京市大兴区2005年的经济普查数据为例,分析工业、餐饮业和学校叁者间的空间分布规律,得出相关结论。第五章是对本文的工作、创新点以及下一步的研究方向进行总结。(本文来源于《厦门大学》期刊2007-06-01）
王占全,王申康,华成[6]（2005）在《空间分类数据同位规则挖掘算法》一文中研究指出针对空间分类数据的特性,提出一种空间分类数据同位规则挖掘算法.利用空间关系定义数据挖掘中事务的概念,采用多层参与索引搜索空间同位规则,从而实现了对空间分类数据的有效处理.采用文中算法对杭州地区119火灾数据进行实验,并验证了该算法的适用范围和性能.实验表明,该算法可以有效地处理经过离散化后的连续数据.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2005年10期）
同位规则论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
同位语从句作为一种重要的从句,当前德语界对其讨论不多,对名词同位语中的词尾变格规则讨论更少。文章主要针对名词同位语中的名词、冠词、形容词等的词尾变格进行了分析总结,按照引导词的类型、格位的不同进行了研究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
同位规则论文参考文献
[1].向俊,王静.集成同位模式的空间关联规则挖掘方法[J].计算机应用与软件.2013
[2].于丽丽.德语同位语中的词尾变格规则[J].科技信息.2010
[3].胡彩平,秦小麟.一种新的正负空间同位规则挖掘算法[J].小型微型计算机系统.2008
[4].苏武.空间同位规则算法的研究与改进[J].黑龙江科技信息.2007
[5].张希雯.基于GIS的空间同位规则挖掘算法的实现及应用研究[D].厦门大学.2007
[6].王占全,王申康,华成.空间分类数据同位规则挖掘算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2005