双重空间聚类及其自组织遗传优化算法研究

项目名称： 双重空间聚类及其自组织遗传优化算法研究

项目编号： No.40901188

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 武器工业

项目作者： 焦利民

作者单位： 武汉大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 面向海量、高维、多专题空间数据的探测性数据分析是空间信息技术发展及其应用拓展的迫切需求，也是空间数据挖掘的难点和重要方向。双重空间聚类面向带有多类型非空间属性的高维专题空间数据，要求聚类结果在空间域上连续、属性域上内聚。本项目将首次系统地研究"双重空间聚类"的内涵、形式化定义、聚类统计量、聚类准则及其判定方法等基本理论问题。研究双重空间聚类的求解策略并提出"空间解构-簇合并"的求解框架。建立自组织遗传优化的双重空间聚类算法，包括自组织空间解构(SSD)和遗传优化簇合并(GM)两个子过程。本项目也将探讨双重空间聚类中多类型属性距离计算、空间例外检测等问题以弥补现有相关研究的疏漏。本项目还将开发一个算法实验平台，并基于实际的大型专题空间数据库、结合领域应用任务来进行实证研究。本项目的研究将基本建立双重空间聚类的理论、方法和算法基础，有助于促进高维空间数据探测性数据挖掘技术的发展及其智能化。

中文关键词： 双重空间聚类；空间聚类；自组织神经网络；遗传算法；数据挖掘

英文摘要：

英文关键词： Dual spatial clustering；Spatial clustering；Self-organizing nerual network；Genetic algorithm；Data mining