以資料挖礦法挖掘多屬性序列式資料規則之研究

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題名:	以資料挖礦法挖掘多屬性序列式資料規則之研究
作者:	陳智宗;Zhen-Cho Chen
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	資料挖礦;遙測影像;屬性導向歸納法;關聯規則;多屬性序列式資料
日期:	2000-06-23
上傳時間:	2009-09-22 15:15:43 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	遙測數位影像富含大量且豐富的資料，不管是氣象預測，地籍管理，國土監測，國防應用…。尤其近幾年山區因人為或是天災的影響，經常發生土石坍塌，地貌變遷等問題，更突顯國土資源管理的重要，問題在於大量的遙測資料，必須要有自動化的系統協助影像的處理與分析工作，找出變遷的特性與趨勢，才能儘早進行預防與監督。新興的資料挖礦技術，對於大量的交易資料，可以從中挖掘出有趣的規則或特性。本論文主要就是以資料挖礦技術中的屬性導向歸納法和關聯規則為基礎，發展出適合上述遙測影像資料結構特性的演算法─LSS(Large_Set_of_Sequence)演算法。這個演算法原先是針對遙測影像的資料特性所發展而來，但是這個演算法同時可以解決原先屬性導向歸納法和Apriori演算法所不適合解決的資料結構─多屬性序列式資料。在本論文中我們將詳述多屬性序列式資料結構以及針對這種資料結構所發展的演算法─LSS(Large_Set_of_Sequence)。並說明找出的關聯與特性規則，以及在遙測影像資料上的應用。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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