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非线性多维数据可视化分类预测方法

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地理信息分类的传统线性算法具有正向直接判定的快速优势,但局限于对已知数据进行线性的判别划分,而非线性未知信息的分类预测同样是GIS技术的重要内容.人工神经网络算法为一些非线性知识的发现提供了可能.本文在通用的GIS格式数据基础上,采用L-M算法进行分类,通过分类结果来预测未知信息.开发出可视化的GIS数据神经网络分类预测软件模块.并以美国各镇人口为样例数据进行测试,分类预测结果显示该算法具有可行性及系统具有实用性.

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来源
《第六届全国地图学与GIS学术研讨会》|2008年|144-149|共6页
会议地点乌鲁木齐
作者
李志建; 郑新奇; 赵璐; 杨鑫;
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作者单位

中国地理学会;

中国测绘学会;

中国地质学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类测绘数据库与信息系统;
关键词
空间数据挖掘; 非线性多维数据; 数据可视化分类; L-M算法; 信息预测; GIS;

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