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状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

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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.

元胞自动机、遗传算法、时空数据挖掘、模式识别、智能地理信息系统

33

P208(一般性问题)

广东省科技创新基金资助项目2007C32902

2008-07-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

592-595

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武汉大学学报(信息科学版)

1671-8860

42-1676/TN

33

2008,33(6)

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