考虑约束条件的自适应空间离群挖掘及应用研究

项目名称： 考虑约束条件的自适应空间离群挖掘及应用研究

项目编号： No.41401458

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 林甲祥

作者单位： 福建农林大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 空间离群在现实生活中有着广泛的应用，譬如矿藏资源勘探、医学影像病变检测、人类生存环境异常等。虽然研究人员提出了很多空间离群算法，但现有的方法很少考虑或很难处理实际应用环境中客观存在的各种潜在影响挖掘结果的约束条件，如河流、桥梁、政策法规、用户要求、专家经验等。因此离群挖掘很难避免不合理、甚至是错误的挖掘结果的出现，更难于获得满足用户需求的、有价值的知识。为此，课题对考虑空间障碍、便利条件、对象相关性、知识规则等多源异构约束条件的空间离群挖掘进行研究，试图建立一套适用于空间数据挖掘的约束条件定义、分类、表达和处理机制，设计并实现一个对可变数据集大小、邻域规模、数据集概率分布特征、用户参数、约束条件等具有良好的自适应能力，且能够综合考虑各种类型约束条件的空间离群挖掘算法。最后，通过算法在土壤化学元素异常分析中的应用研究，验证空间离群挖掘过程中考虑约束条件的必要性和课题所提算法的有效性。

中文关键词： 空间离群；异常检测；自适应离群挖掘；约束Delaunay图；Delaunay三角网

英文摘要： A spatial outlier is a spatially referenced object whose non-spatial attribute values are significantly different from those of other spatially referenced objects in its spatial neighborhood. Identification of spatial outliers can lead to the discovery

英文关键词： Spatial outlier；Exception detection；Adaptive outlier mining；Constrained Delaunay graph；Delaunay triangulation