论文部分内容阅读
本文重点对空间数据挖掘算法及其与GIS的集成进行了研究。针对庞大空间数据集性质复杂且非线性、持续性及噪音普遍存在的情况提出了基于模糊神经网络的空间数据挖掘方法，并采用一种改进的最近邻聚类算法用于构建模糊神经网络结构，可从大量的数据中自提取模糊规则进行无导师自学习，采用网络BP算法只调整一维参数，故计算速度较快并更好的保证了精度，经算例分析，证明了该方法快速、高效、精度高，具有广泛的应用前景。针对空间数据挖掘技术与GIS之间的集成问题本文提出了三种集成模式。文中最后一部分基于ActiveX技术和组件式GIS实现了GIS与空间数据挖掘技术的有机集成，将前述理论研究应用于实践之中，成功的应用于城市供水GIS智能化设计，弥补了目前城市供水GJS中没有智能功能的不足。