基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用  

Multi-scale Spatial Data Mining Model Based on Fuzzy Clustering and Its Application in Mine

作　　者：孙庆先[1] 陈秋平 方涛[3] 郭达志[4] 杨可明[4] 

机构地区：[1]中国水利水电科学研究院遥感技术应用开发中心,北京100044 [2]峰峰集团牛儿庄矿,邯郸056201 [3]上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240 [4]中国矿业大学资源与安全工程学院,北京100083

出　　处：《上海交通大学学报》2008年第2期194-197,201,共5页Journal of Shanghai Jiaotong University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60275021)

摘　　要：基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.Based on the scale characteristic of spatial data, a technology notion of multi-scale spatial data mining was proposed. Information reasoning model of a geographical entity under different scale, namely multi-scale spatial data mining model, was put forward. For fulfilling this original plan, thickness of coalseams in a coal mine is taken as the experiment case and fuzzy clustering is adopted as the technical method for multi-scale analysis in the spatial data mining. The research findings validate the existing of multi-scale phenomenon in spatial data mining, and enrich the theory of data mining.

关 键 词：空间数据挖掘 多尺度 模糊聚类 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]