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时空数据挖掘与决策理论方法
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面向海量高维时空数据的智能化分析和数据挖掘问题,结合地球信息科学技术与智能技术(如机器学习、深度学习网络、多元统计分析、关联分析、群智能算法、粗糙集理论、模糊理论等数据挖掘的核心技术), 开展以下研究:时空数据特征的描述、分类、提取和识别;空间图元的语义关系模型与空间推理图式符号系统;多尺度时空数据的汇聚、清洗、融合以及数据或属性约简方法;时空数据的分类、聚类、回归分析、关联规则挖掘方法;时空数据的可视化挖掘方法,特别是多粒度/尺度下的挖掘结果分层信息可视化方法和交互探索技术;时空数据挖掘的应用研究,围绕地学和资源环境数据,开发相应的智能化分析和挖掘软件系统,为国家战略决策提供科学依据。

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