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引入状态扩展元胞自动机模型对时空数据进行挖掘,其核心是引入可以量化的属性和不可量化的状态对元胞状态进行扩展,解决时空数据挖掘中数据稀疏性和属性数据交互性问题,采用遗传算法寻找元胞自动机模型的最优规则。实验结果表明,对于复杂的非线性和数据稀疏性问题,利用该方法能得到比传统方法更好的结果。
状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用
【摘 要】
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引入状态扩展元胞自动机模型对时空数据进行挖掘,其核心是引入可以量化的属性和不可量化的状态对元胞状态进行扩展,解决时空数据挖掘中数据稀疏性和属性数据交互性问题,采用遗传算法寻找元胞自动机模型的最优规则。实验结果表明,对于复杂的非线性和数据稀疏性问题,利用该方法能得到比传统方法更好的结果。
【机 构】
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广州市城市规划勘测设计研究院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,亚洲理工学院空间技术应用研究系,武汉大学校长办公窒,武汉大学GPS研究中心
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2008年06期
【基金项目】
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广东省科技创新基金资助项目（2007C32902）.
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