矿山灾害空间数据挖掘的神经元网络理论与方法-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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矿山灾害空间数据挖掘的神经元网络理论与方法

项目名称：矿山灾害空间数据挖掘的神经元网络理论与方法
项目类别：面上项目
批准号：40671149
申请代码：D010701
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：戴洪磊
负责人职称：教授
依托单位：山东科技大学
批准年度：2006

中文摘要：

空间数据挖掘系当前国际空间信息科学界普遍关注的探索性课题之一。现有的空间数据挖掘研究侧重的是空间数据属于同类分布模式且样本数据独立的简单情况。随着GIS在许多工程领域应用的兴起和普及，提出了解决从异类统计分布模式和相关空间数据库中挖掘信息和知识的需求。本研究针对矿山空间数据具有多种统计分布模式并存在强相关性的一般情况，利用神经元网络可以直接处理各种类型的源数据变量，并将变量间的相关性分布于网络连接边的优势，研究建立矿山灾害空间数据挖掘的神经元网络预测预报模型。本研究旨在发展一种数学基础明确，以模式识别与知识发现的神经元网络技术为研究重点，能从整体上顾及矿山灾害空间数据原始分布模式及相关性的数据挖掘理论。所研究的科学问题直接来源于矿山生产实践，其研究成果将丰富和完善空间数据挖掘的基础理论，并能直接应用于空间数据挖掘算法的改造等实际工作中。

中文主题词：矿山GIS;空间数据挖掘;空间分布模式;强相关性;神经元网络

成果综合统计