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一种基于互联网+森林植被空间知识挖掘模型研究方法

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本发明公开了一种基于互联网+森林植被空间知识挖掘模型研究方法。该技术首先以EM算法为基础，顾及空间数据的不确定性和空间聚类的模糊性以及空间数据的空间自相关性，构建基于不确定性的空间聚类算法(UNEM)，主要包括:空间数据不确定性的Monte Carlo模拟、空间数据标准化、空间权重矩阵构建和顾及空间自相关的EM算法改进。其中，空间数据标准化是为了避免对各度量单位选择的依赖。然后，结合关联规则质量评价指标，以Apriori算法为基础，采用不确定性空间聚类算法进行连续型空间数据离散化，建立了不确定性空间数据关联规则挖掘模型。

著录项

公开/公告号CN109033114A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-18

原文格式PDF
申请/专利权人北京林业大学;
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申请/专利号CN201710440292.4
发明设计人冯仲科;李亚藏;
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申请日2017-06-12
分类号G06F17/30(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学111信箱
入库时间 2023-06-19 07:49:34

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2018-12-18

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