系统工程
繫統工程
계통공정
SYSTEMS ENGINEERING
2004年
9期
92-95
,共4页
赵波%边馥苓%潘蜀健%陈琳%陈德豪
趙波%邊馥苓%潘蜀健%陳琳%陳德豪
조파%변복령%반촉건%진림%진덕호
空间数据挖掘与知识发现%神经网络%空间聚类%GSOM
空間數據挖掘與知識髮現%神經網絡%空間聚類%GSOM
공간수거알굴여지식발현%신경망락%공간취류%GSOM
对常用的空间数据挖掘方法进行分析,认为常用的统计学方法对数据的限制较多,且计算量较大,在应用中有一定的局限性.与此相反,神经网络方法由于其固有的自学习能力和抗干扰能力,在空间数所挖掘领域有着广泛的应用前景.最后在空间数据挖掘领域引入GSOM网络,用于空间聚类,通过实例证明,效果较好.
對常用的空間數據挖掘方法進行分析,認為常用的統計學方法對數據的限製較多,且計算量較大,在應用中有一定的跼限性.與此相反,神經網絡方法由于其固有的自學習能力和抗榦擾能力,在空間數所挖掘領域有著廣汎的應用前景.最後在空間數據挖掘領域引入GSOM網絡,用于空間聚類,通過實例證明,效果較好.
대상용적공간수거알굴방법진행분석,인위상용적통계학방법대수거적한제교다,차계산량교대,재응용중유일정적국한성.여차상반,신경망락방법유우기고유적자학습능력화항간우능력,재공간수소알굴영역유착엄범적응용전경.최후재공간수거알굴영역인입GSOM망락,용우공간취류,통과실예증명,효과교호.
