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內容簡介

　　《土地資源評價數(shù)據(jù)挖掘方法與應用》從土地資源評價數(shù)據(jù)庫建立、評價指標體系確定及指標權值制定、樣本容量的計算、土地質量等級評定入手，系統(tǒng)地研究了數(shù)據(jù)挖掘技術在土地資源評價各主要環(huán)節(jié)中的應用。全書詳細地對土地資源評價方法進行了綜述和展望，簡明闡述了數(shù)據(jù)挖掘的概念和一般程序；介紹了因子分析、層次分析、模糊層次分析、灰色關聯(lián)綜合分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，及其在指標權值制定中的應用；引進了抽樣技術解決了樣本容量的確定；應用K-均值聚類分析，二步聚類分析、模糊綜合評判和模糊聚類分析等方法，實現(xiàn)了土地質量的無監(jiān)督學習分類；采用Fisher判別分析、Logistic多元回歸分析、決策樹分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、徑向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型和支持向量機等方法，對土地質量進行了有監(jiān)督學習分類。

作者簡介

　　胡月明，男，1964年生，湖南安化人，教授，理學博士，博士生導師。主要從事地理信息系統(tǒng)應用領域的教學與研究工作，現(xiàn)任華南農業(yè)大學信息學院學術委員會主任、地理信息工程研究所所長、建設用地再開發(fā)國土資源部重點實驗室主任、土地利用與整治廣東省重點實驗室主任、廣東測繪地理信息產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟理事長。已主持科研項目100多項，發(fā)表學術論文150多篇，出版專著和統(tǒng)編教材16部，獲省部級科技成果獎勵10項、教學成果獎勵1項。張俊平，男，1976年生，江西南昌人，助理研究員，工學博士。主要從事土地資源評價、土地資源管理與數(shù)學建模研究，曾參與國家自然科學基金、國家“十一五”科技支撐計劃項目、國土資源部項目共5項，廣東省自然科學基金2項，公開發(fā)表學術論文43篇。2011年起就職于深圳市房地產評估發(fā)展中心，具體從事深圳市土地整備、城市征收地拆遷評估的相關理論、政策與實踐方面的研究工作。薛月菊，女，1969年生，新疆烏蘇人，教授，工學博士，博士生導師。主要從事數(shù)據(jù)挖掘研究及其在農業(yè)中的應用、線傳感器網(wǎng)絡和RFID射頻識別的應用和研究。主持國家級和省部級項目10余項，在國際國內重要學術期刊上發(fā)表論文30余篇，其中第一作者論文被SCI檢索6篇、被EI檢索14篇。榮獲軍隊科技進步一等獎1項，廣東省科學技術一等獎1項、二等獎1項，國防科技進步三等獎1項。

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 引言
1.1.1 問題的提出
1.1.2 研究意義
1.1.3 研究內容及技術路線
1.2 土地資源評價數(shù)據(jù)挖掘概述
1.2.1 基本概念
1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的產生
1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘過程
1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘分析模型
1.2.5 數(shù)據(jù)挖掘方法
1.2.6 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學的關系
1.3 土地資源評價數(shù)據(jù)挖掘研究綜述
1.3.1 評價指標體系的研究
1.3.2 傳統(tǒng)方法的土地資源評價研究
1.3.3 數(shù)據(jù)挖掘在土地資源評價中的應用研究
第2章土地資源評價數(shù)據(jù)庫的建設
2.1 研究區(qū)概況
2.2 土地資源評價數(shù)據(jù)準備
2.2.1 評價單元的提取
2.2.2 評價指標體系的構建
2.2.3 數(shù)據(jù)預處理
2.3 數(shù)據(jù)庫建設
2.3.1 幾種主要的數(shù)據(jù)庫模型
2.3.2 基于Geodatabase的數(shù)據(jù)庫建設
第3章土地資源評價指標權值的制定
3.1 基于因子分析的指標權值制定
3.1.1 因子分析法的基本步驟
3.1.2 應用因子分析法的指標權值計算
3.2 基于層次分析的指標權值制定
3.2.1 層次分析法的主要步驟
3.2.2 應用層次分析法的指標權值計算
3.3 基于模糊層次分析的指標權值制定
3.3.1 模糊層次分析法的幾個步驟
3.3.2 應用模糊層次分析法的指標權值計算
3.4 基于灰色關聯(lián)綜合分析的指標權值制定
3.4.1 灰色關聯(lián)度分析模型的構造
3.4.2 灰色關聯(lián)綜合分析的指標權值計算
3.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的指標權值制定
3.6 指標綜合權值制定
3.7 小結
第4章土地資源評價樣本容量的確定
4.1 抽樣技術的主要形式
4.2 樣本容量的確定
4.2.1 樣本容量確定的基本原理
4.2.2 樣本容量的計算
4.3 樣本容量的自動化提取
第5章土地資源評價統(tǒng)計模型
5.1 基于主成分分析或因子分析的土地資源評價
5.1.1 兩種分析方法的區(qū)別
5.1.2 應用兩種分析方法的土地資源評價
5.2 基于K-均值聚類分析的土地資源評價
5.2.1 K-均值聚類分析的基本原理與主要步驟
5.2.2 應用K-均值聚類分析的土地質量評價
5.3 基于兩步聚類分析的土地資源評價
5.3.1 兩步聚類分析的基本原理與主要步驟
5.3.2 應用兩步聚類分析的土地資源評價
5.4 基于判別分析的土地資源評價
5.4.1 判別分析的基本原理與主要步驟
5.4.2 應用判別分析的土地資源評價
5.5 基于Logistic回歸模型的土地資源評價
5.5.1 Logistic回歸模型的基本原理與主要步驟
5.5.2 應用無序多分類Logistic回歸模型的土地資源評價
5.6 小結
第6章土地資源評價模糊數(shù)學模型
6.1 基于模糊綜合評判方法的土地資源評價
6.1.1 模糊綜合評判的基本理論與主要步驟
6.1.2 評價指標隸屬函數(shù)的確定
6.1.3 應用模糊綜合評判的土地資源評價
6.2 基于模糊聚類分析的土地資源評價
6.2.1 模糊聚類分析的主要步驟
6.2.2 模糊相似矩陣的計算
6.2.3 應用模糊聚類分析的土地資源評價
6.3 小結
第7章土地資源評價關聯(lián)規(guī)則挖掘與決策樹
7.1 基于關聯(lián)規(guī)則分析的土地資源評價
7.1.1 關聯(lián)規(guī)則分析的基本原理與主要步驟
7.1.2 應用關聯(lián)規(guī)則分析的土地資源評價
7.2 基于決策樹的土地資源評價
7.2.1 決策樹的基本算法與主要步驟
7.2.2 應用決策樹法的土地資源評價
7.3 小結
第8章土地資源評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型與支持向量機
8.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的土地資源評價
8.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理與主要步驟
8.1.2 土地資源評價BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的設計
8.1.3 應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的土地資源評價
8.2 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的土地資源評價
8.2.1 徑向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與創(chuàng)建
8.2.2 應用徑向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型的土地資源評價
8.3 基于支持向量機的土地資源評價
8.3.1 支持向量機的理論背景
8.3.2 應用支持向量機的土地資源評價
8.4 小結
第9章土地資源評價數(shù)據(jù)挖掘結果分析
9.1 評價方法的比較分析
9.1.1 統(tǒng)計學理論及應用分析
9.1.2 灰色系統(tǒng)理論及應用分析
9.1.3 系統(tǒng)工程學原理及應用分析
9.1.4 模糊數(shù)學理論及應用分析
9.1.5 機器學習理論及應用分析
9.2 評價結果對比分析
9.2.1 土地資源評價指標權值的比較
9.2.2 有監(jiān)督學習分類方法在土地資源評價中的比較
9.2.3 無監(jiān)督學習分類方法在土地資源評價中的比較
9.3 小結
第10章研究成果應用前景展望
10.1 研究的主要特點與新穎之處
10.2 土地資源評價中存在的問題
10.3 研究成果的應用前景分析
參考文獻
附錄A 主要數(shù)據(jù)挖掘軟件簡介
附錄B 土地資源評價成果圖