《面向GML的空間聚類分析與異常檢測方法研究》是依託南京師範大學，由吉根林擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向GML的空間聚類分析與異常檢測方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：吉根林
- 依託單位：南京師範大學
- 批准號：40871176
- 申請代碼：D0107
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：42（萬元）
項目摘要
目前空間聚類分析與異常檢測基本都是面向關係型空間資料庫的，面向GML空間數據聚類分析與異常檢測的研究尚未見報導。GML作為地理信息編碼規範，隨著Internet的廣泛套用，GML數據將急聚增加，面向GML的空間聚類分析與異常檢測研究具有非常重要的理論意義和套用價值。本課題將在一年期小額國家自然科學基金項目（40771163）的基礎上，研究GML空間數據聚類分析與異常檢測算法。通過GML數據模式的相似性度量，提出若干GML結構聚類算法和結構異常檢測算法，從而挖掘空間對象的數據結構模式和結構異常對象。通過GML對象之間的空間鄰近性和屬性特徵相似性與空間拓撲分析，提出若干GML空間聚類算法和空間特徵異常檢測算法，從而挖掘對象之間的潛在空間分布規律，發現空間特徵異常對象。開發基於GML的空間數據聚類與異常檢測原型系統，為地理信息分析提供支持。
