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时空点过程:一种新的地学数据模型、分析方法和观察视角 被引量：10
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作者 裴韬 李婷 周成虎 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期793-800,共8页
栅格计算因其具有简单的构架成为目前地学分析的主流模型,然而,由于栅格计算平均分配计算和存储资源的弱点,不仅容易产生冗余,更重要的是难以凸显研究对象的突变部分,从而使研究者有可能忽略地学现象的变化特征。为此,本文提出将时空点... 栅格计算因其具有简单的构架成为目前地学分析的主流模型,然而,由于栅格计算平均分配计算和存储资源的弱点,不仅容易产生冗余,更重要的是难以凸显研究对象的突变部分,从而使研究者有可能忽略地学现象的变化特征。为此,本文提出将时空点过程模型应用于地学研究。时空点过程不仅适用于模拟以点事件为基本单元的地学现象,而且由于大多数地学过程可以转化为时空点过程,故其具有更广泛的应用范围。因此,时空点过程不仅是一种数据模型,同时也是地学问题的分析方法,更是观察和理解地学问题的一种新视角。为了实现从点过程数据中提取模式,作者经过多年研究提出了时空点过程层次分解理论框架,该理论与信号处理理论中的谱分析思路类似,首先,假设任意点集为有限多个均匀点过程的叠加,然后,通过点局部密度表达工具K阶邻近距离,将空间点转换为混合概率密度函数,再应用优化方法将混合密度函数进行分解得到丛集点和噪声,最终利用密度相连原理从丛集点中提取模式。该理论框架可适用于绝大多数点集数据,初步实现了点集数据的"傅里叶变换"。 展开更多
关键词 聚类 数据挖掘 K阶邻近距离 泊松过程 非均匀点过程
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