基于ⅱ型模糊集的不确定空间数据挖掘理论研究与应用

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1、海交通大学博士学位论文摘蛰基于II．型模糊集的不确定空间数据挖掘理论研究与应用摘要随着社会信息化建设的不断发展，对地理信息系统(GIs)提出了智能化的需求，所以人们开始研究面向GIs的空间数据挖掘方法，由于空间数据本身、空闻关系以及人们对空间认知的不确定性，使不确定性环境下的空间数据挖掘(简称，不确定空间数据挖掘)成为当前空问数据挖掘研究领域面临的一大挑战。然而，由于传统的棱糊集受到隶属度函数本身的局限性，不能很好表达和处理空闯数据挖掘中的复杂不确定性问题，所以本文引入lI-型模糊集理论，利用II．璀模糊集对复杂不确定性表示和处理的优势来硒究不确定性环境下的空间数据挖掘阀越，并将研究结果应用

2、于基于空间数据挖掘和GIS集成的实际税务GIS系统中，以提高税务GIS的智能化水平。基于珏．型模糊集来进行不确定性环境下的空间数据挖掘理论研究和应用是一项具有开剖性的研究工作。本文将在对u一型模糊集理论及其扩展研究的基础上，通过珏一型模糊集隶属函数，将各种空间不确定性统一映射到H．型模糊集合空间进行表示和处理，并对空间不确定推理，空阿不确定查询、空间规则发掘、不确定环境下的满意挟镣模型以及空间数据挖掘与G

3、S集成技术进行研究，最后姆研究成果应用子实际税务G1S系统中。本文丁：作主要包含以下内容：(1)对Ⅱ．型模糊集进行扩展研究。扩展了II-型模糊集的戴纂概念，通过提出一阶截集和二阶截集的概念

4、，建立了广义11．型模糊集、区间值II．型模糊集、I，型模糊集以及确切集之间的关联关系，并实现相互闻的转换；将I一型模糊集不确定性度量扩展到II-型模糊集，给出II一型模糊集熵、距离铡度、相似测度、包含度四种不确定性度量方法，并证明了其备自满足的性质；提出了随机值ll。型模糊集概念．给出了正态随机值II-型模糊集数学模型及其生成算法，分析了正态随机值II．型模糊集的数字及形态特征，并举例说明了它在不确定性知识表示中的优势。(2)分析并总结了空间不确定性的主要内容及形式，引入II，型模糊集理论，并对其在空间不确定性表示及处理中的应用进行研究。通过II-型模糊集隶属醋数建立不确定空闯对象及币确定

5、空间关系的H．型模糊集模型，从而将不确定空间对象或空间关系统一映射到II墙g模糊黛台空间：基于II．型模糊逻辑系统，运用TI一型模糊集集台运算及空间关系合成方法，提出了基丁规则知识的不确定空间推理横型和方法，通过仿真实例对其进行了有效性证明；在传统空间模I摘要海交通凡学博I‘学位论文糊奇询的基础上，利_I{{II一烈模糊集的优势，提山了两种分别基丁IMFC年¨基T：MFF的空涮不确定查询方法。实验褒明其查询结果比传统fl臼基于I-型模糊集查询方法更符合人的直观认识。(3)研究空间关联规则和空闻分类规则的发掘问题。给出基于II．型模糊纂的空间关联规则表示的定义，将空间关联规则映射为H．型模糊集

6、合空间的蕴含关系；提出了基于11．型模糊集的空间对象属性泛化及概念提升方法，并在泛化属性和概念提升的基础上，结合经典Apriori关联规则发掘方法，实现对基于泛化属性的空闻关联规则的发掘操作，其有效性在淄博空闻数据上得到验证；提出基于II一型模糊集的软决策概念，给出基于II．型模糊集表示的空间分类问题描述，在分析空闰分类问题中瓶则及分类不确定性的基础上，给出了基予Il-剩模糊集软决策树生成算法、软决策树规则提取及应用方法，井通过淄博空间数据进行分类仿真测试。(4)研究了不确定性环境下的满意决簸搏题。讨论了决策过程中的不确定性，指出不确定性的客观存在性，总结了不确定性主要袁现、分类及特征；分析

7、传统决策方法在不确定决策环境中的局限性，阐述不确定决策环境下的满意决策思想模式；在研究经典满意决镱方法的基础上，}

8、入Ⅱ一型模糊集概念，提出萋于11．型模糊集的满意决策模型，给出不确定决策环境下满意决策问题、满意度、满意解等基本概念和定义，弗分析基于II．型模糊集满意决策模型的特征，通过两个仿真实例，分别利用基于II．型模糊集满意决策模型对具有不确定约束条件以及不确定备择集两种不确定决策环境问毯进行表示和处理，从而证明其有效性，该模型可用于解决不确定空间决策问题。(5)研究空间数据挖掘算法与Wd)GIS集成技术及其在税务WcbGIS系统中的应用问题。在分析相关网络技术和OLAM技术的基础上，

9、提出网络型空间数据挖掘系统fE．SDMS)概念，给出网络型空闻数据挖掘系统的设计结构及其系统设计中的若干关键问题。讨论了网络型空间数据挖掘系统与WebGIS系统的集成的方式，采用松散式模型给出基于网络型空间数据挖掘的税务Web(3IS系统设计结构．最后，通过淄博地税WebGlS系统具体应用实例证明了系统集成和基予II．型模糊集空问数据挖掘算法的有效性和实际意义。关!踺词：II-型模糊集、空问数据挖掘、地理信息