空间数据挖掘在认证认可预警系统中的研究与应用
数据挖掘技术在消防灭火救援中的应用研究
数据挖掘技术在消防灭火救援中的应用研究摘要：数据挖掘技术在消防灭火救援中发挥着重要作用。
本文旨在探讨数据挖掘技术在提高消防灭火救援效率和决策能力方面的应用。
首先，介绍了消防灭火救援涉及的各类数据和其收集方式。
其次，详细探讨了数据挖掘技术在消防灭火救援中的具体应用，包括数据预处理与清洗、火灾预测与风险评估、紧急响应与资源调度等。
通过实例分析，对数据挖掘技术应用进行了深入探讨，并提出了目前面临的挑战以及应对策略。
最后，展望了数据挖掘技术在消防灭火救援中的未来发展方向，强调了进一步研究和应用的必要性。
关键词：数据挖掘技术；消防灭火救援；应用引言消防灭火救援是保护人民生命财产安全的重要任务，也是一项充满挑战的工作。
在现代社会，随着城市化进程的加快和人口密集度的增加，火灾事故频发且规模庞大，给消防救援工作带来了巨大压力和挑战。
为了提高消防灭火救援效率和质量，传统的经验和手动方式已经无法满足日益增长的需求。
数据挖掘技术作为一种有效的信息提取和分析方法，正逐渐应用于消防领域。
通过挖掘消防灭火救援中产生的大量数据，数据挖掘技术能够发现隐藏在数据背后的信息和模式，从而提供了更加精准的决策支持和操作指导。
例如，通过对历史火灾数据进行分析，可以预测未来火灾概率和风险，帮助消防部门更好制定灭火策略和资源调度方案。
一、消防灭火救援中的数据（一）消防灭火救援中的数据收集和存储消防灭火救援中需要采集的数据种类繁多，包括火灾报警信息、现场图像和视频、现场环境监测数据、消防装备和人员的位置信息等。
这些数据可以通过各种手段进行收集和存储，例如火灾报警系统、视频监控设备、现场传感器等。
（二）消防救援人员、消防车辆和设备相关数据消防救援人员、消防车辆和设备是消防灭火救援的重要组成部分。
相关数据包括消防救援人员基本信息、执勤记录、消防车辆基本信息、车辆行驶轨迹和行驶速度等以及消防设备数量、型号、存储位置、维修记录等。
这些数据对于优化资源调度和提高灭火效率至关重要。
认证认可电子政务服务考核试卷
10.电子政务系统在服务过程中应遵守的法律法规包括________、________和________。
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.电子政务就是简单的将政务活动搬到互联网上。（）
A.用户至上
B.信息共享
C.独立运行
D.持续发展
8.电子政务系统中，用户认证的方式主要有：（）
A.密码认证
B.数字证书认证
C.生物识别认证
D.所有以上选项
9.在电子政务服务中，以下哪项措施可以提升公众信任度？（）
A.提高政策透明度
B.保障个人信息安全
C.完善投诉处理机制
D. A和B
10.以下哪个部门负责我国电子政务的认证认可工作？（）
8. ABC
9. ABC
10. ABCD
11. ABCD
12. ABCD
13. ABCD
14. ABCD
15. ABCD
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.信息、技术、政策
2.可靠性、可用性、可维护性
3.提升服务质量、保障信息安全
4.可用性
5.用户至上、信息共享、持续发展
1.电子政务的三大基本要素是：________、________和________。
2.电子政务系统的可靠性主要通过________、________和________来保证。
3.电子政务服务认证的目的是为了________和________。
空间数据挖掘技术在测绘领域的应用
空间数据挖掘技术在测绘领域的应用测绘是一项旨在获取、处理和解释地球表面的空间数据的科学和技术。
随着技术的不断进步，空间数据挖掘技术已经逐渐成为了测绘领域中不可或缺的工具。
本文将深入探讨空间数据挖掘技术在测绘领域的应用，从如何利用这一技术来提高测量精度和定位准确度，以及如何利用挖掘出的数据进行地表特征分析和环境监测等方面进行阐述。
首先，空间数据挖掘技术可以用来提高测量精度和定位准确度。
在传统的测绘方法中，人工操作和仪器的精准度都是不可回避的因素。
然而，随着空间数据挖掘技术的引入，我们可以利用大数据和机器学习的方法来自动识别和纠正这些误差。
例如，通过对大量的测量数据进行分析，我们可以找出测量误差的模式和规律，并利用这些信息来校正实际测量结果。
这种方式不仅提高了测量精度，还大大减少了人工操作的复杂性和错误率。
其次，空间数据挖掘技术可以用来进行地表特征分析。
测绘的一个重要应用是绘制地图，而地图的准确性和完整性直接依赖于对地表特征的准确描述。
传统的方法通常需要人工解读和判定，耗时且易出错。
而通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和地理信息系统等技术，自动提取和识别地表特征，比如河流、湖泊、山脉等。
这不仅提高了地图制作的效率，还能够保证地图的准确性和完整性。
此外，空间数据挖掘技术还可以应用于环境监测领域。
随着城市化进程的加速和工业化的发展，环境污染问题日益严重。
传统的环境监测方法通常需要耗费大量的时间和人力，而且往往只能提供有限的数据。
通过空间数据挖掘技术，我们可以利用遥感数据和气象数据等信息来实时监测环境，挖掘出潜在的污染源，并预测污染扩散的趋势。
这不仅提高了环境监测的效率，也能够更好地保护环境和人民的生活质量。
最后，虽然空间数据挖掘技术在测绘领域的应用前景广阔，但是也面临着一些挑战和问题。
首先，数据的质量和准确性是使用空间数据挖掘技术的前提条件。
如果数据本身存在较大的误差或者不准确，那么挖掘出的结果也会同样受到影响。
空间数据挖掘技术的发展与应用
空间数据挖掘技术的发展与应用1. 引言空间数据挖掘技术是指利用数据挖掘算法和技术手段对空间数据中的有价值信息进行提取和分析的过程。
随着科技的不断进步和数据的大规模产生，对空间数据挖掘技术的需求也在逐渐增加。
在本文中，将探讨空间数据挖掘技术的发展与应用。
2. 空间数据挖掘技术的发展2.1 空间数据挖掘的概念与原理空间数据挖掘技术是将数据挖掘技术应用到空间数据中，通过对空间数据的挖掘和分析，挖掘出数据中的潜在规律和有价值的信息。
空间数据挖掘技术的核心任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2.2 空间数据挖掘技术的发展历程空间数据挖掘技术的发展可以追溯到上世纪80年代。
在当时，由于计算机技术的限制和数据量的有限，空间数据挖掘技术受到了很多限制。
但随着计算机技术和数据采集技术的不断进步，空间数据挖掘技术发展迅速。
现在，各种针对空间数据挖掘的算法和模型被提出，并且得到了广泛的应用。
3. 空间数据挖掘技术的应用3.1 地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是空间数据挖掘技术最常见的应用之一。
利用空间数据挖掘技术，可以对地理数据进行分析和挖掘，从而提取出地理数据中的有价值信息。
这些信息可以用于城市规划、环境保护、交通管理等领域。
3.2 物流与交通管理空间数据挖掘技术也被广泛应用于物流与交通管理领域。
通过对交通数据和物流数据的挖掘，可以分析交通流量、相关道路的瓶颈问题，进而优化交通路线和物流方案，提高效率和降低成本。
3.3 智能导航系统智能导航系统是一个利用空间数据挖掘技术的应用。
通过对用户位置数据的挖掘，可以为用户提供个性化的导航服务。
智能导航系统可以根据用户的出行习惯和实时交通状况，提供最佳的导航方案，并且能够根据用户的反馈进行实时调整。
3.4 自然灾害预测与应对空间数据挖掘技术在自然灾害预测与应对方面也发挥着重要的作用。
通过对历史灾害数据的挖掘，可以分析出自然灾害的规律和趋势，提前预测自然灾害的发生概率和影响范围。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
大数据在认证认可工作中的应用
大数据在认证认可工作中的应用I. 引言- 介绍大数据在认证认可工作中的应用的背景和意义- 阐述研究目的和重要性II. 大数据在认证认可工作中的应用- 介绍大数据的基本概念和特点- 探讨大数据在认证认可工作中的应用场景- 分析大数据在认证认可工作中的价值和优势III. 大数据技术在认证认可工作中的应用模式- 介绍大数据技术在认证认可工作中的常见应用模式- 分析各种模式的优劣势- 探讨如何选择合适的应用模式IV. 大数据在认证认可工作中的案例分析- 介绍国内外大数据在认证认可工作中的成功案例- 分析这些案例的具体应用场景、技术实现和效果- 总结经验、教训和未来发展趋势V. 大数据在认证认可工作中面临的挑战和解决方案- 分析大数据在认证认可工作中遇到的技术、安全、隐私等方面的挑战- 提出相应的解决方案和策略VI. 结论- 简要总结研究内容和成果- 展望大数据在认证认可工作中未来的发展趋势和前景第一章引言随着数字化时代的到来，越来越多的数据被产生和收集，在企业、政府和社会各个方面都得到了广泛的应用。
随着这些数据规模的不断增加，如何挖掘和利用这些数据中隐藏的价值和信息，已经成为了各个领域需要解决的重要问题。
大数据是指由规模、速度和种类三个方面构成的海量、高速、多种类的数据集合，这种数据具有各种各样的结构和格式，以及复杂的关联和交互，是一种新型的数据形态和资源，可以通过各种方式进行处理和分析，提供有效的信息和价值。
随着大数据技术的发展，大数据在认证认可工作中的应用越来越受到重视。
认证认可工作是指根据一定的标准和程序进行的认证、审核、检验、测试、验证和批准等工作，其目的在于评估和证明被认证对象的产品、系统、服务、过程和能力等满足一定的质量、安全、环保、技术和管理要求。
传统的认证认可工作需要耗费大量的时间、人力和物力，而且容易存在主观判断和误差等问题。
而大数据在认证认可工作中的应用，可以通过挖掘、分析和利用大量的数据，自动化和智能化地实现认证认可工作中的各个环节和过程，从而提高认证认可的效率和准确性，为企业和社会带来更多的价值和贡献。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
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（此页为外封面，由专业复印室制作）分类号：密级：U D C：中国地质大学硕士学位论文论文题目（二号黑体居中）硕士生：李西太学科专业：计算机科学与技术指导教师：刘永所在学院：信息工程学院二○一一年五月学校代码：10491 研究生学号：中国地质大学硕士学位论文论文题目（3号黑体居中）硕士生：李西太学科专业：计算机科学与技术指导教师：刘永二○一一年五月A Dissertation Submitted to China University of Geosciences for the Master Degree of ×××TitleMaster Candidate：Major：Supervisor：China University of GeosciencesWuhan 430074 P. R. China（此页格式固定，由研究生本人填写并签署姓名。
）中国地质大学（武汉）研究生学位论文原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的硕士学位论文《XXXXX》，是本人在导师的指导下，在中国地质大学（武汉）攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。
论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果，对论文的完成提供过帮助的有关人员已在文中说明并致以谢意。
本人所呈交的硕士学位论文没有违反学术道德和学术规范，没有侵权行为，并愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果。
学位论文作者（签字）：日期：年月日作者简介（主要介绍本人的简历、所从事的主要研究方向和取得的科研成果。
包括：①课程学习情况，如学习课程的门数、总学分数、各科总平成绩。
②参加各类研究课题，包括课题名称，课题类别：属国家级、省部级、横向协作、子课题属哪一级课题、完成情况。
③发表论文，写清所发表的论文题目、发表的时间，期号、刊物的名称。
④公开发表的论文请用“△”注明。
）李西太，男，中共预备党员，1983年9月生于山东省济宁市嘉祥县，2004年9月至2008年7月就读于滨州学院，本科专业是计算机科学与技术。
2008年9月考取中国地质大学（武汉）信息工程学院计算机科学与技术专业的硕士研究生。
在攻读硕士期间，完成了专业规定的硕士英语（口语、阅读、听力、写作）、自然辩证法、高级计算机体系结构、计算机应用数学、算法设计与分析等共计12门学位课程，同时学习了空间数据库、Windows组件技术与编程、管理经济学等共计5门选修课程，修满31个学分，成绩优秀，学位课平均分80.9，选修课平均分81.2。
本人于2009年3月进入中国地质大学(武汉)信息工程学院教育部地理信息系统工程中实习。
参加了基于MapGIS数据中心技术设计的数字测图系统的研发工作。
2010年2月参加了《国家认监委认证认可地理信息平台》的课题研发工作。
空间数据挖掘在认证认可预警系统中的研究与应用硕士生：李西太导师：刘永摘要随着空间数据获取技术的快速发展，空间数据量急剧增加。
在这些数据中包含了大量的潜在的有价值的信息，如何有效地管理，利用数据库中的数据，以及怎样才能发现其中潜在的知识，就摆在了我们面前。
数据库应用的规模、范围不断的扩大。
空间数据在人们发现知识和改造自然的过程中具有越来越重要的作用，空间数据挖掘的发展己经成为当今国际上的热点。
空间数据挖掘的目的是从大量的、复杂的空间数据集中挖掘出潜在的、有用的知识，为预警提供服务。
由于海量的数据已远远超过了人脑所能够分析的能力；为了充分地利用空间数据库中的资源，在大量的数据中获取有价值的信息，而提出了空间数据挖掘技术。
空间数据挖掘技术可以帮助人们理解空间数据，便于对空间数据之间的内在关系加以分析和利用。
聚类分析在数据挖掘领域中得到了广泛的应用，对空间数据的聚类是其中的一个重要研究方向。
空间数据挖掘，也称空间知识发现，从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。
它是KDD 技术在空间数据库方面应用的延伸。
空间数据挖掘技术的应用，一方面可使GIS查询和分析技术提高到发现知识的新阶段，另一方面从中发现的知识可构成知识库用于建立智能化的GIS 系统。
由于加入了WTO，并加速融入经济全球化，必然对产品、服务的质量和企业的要求会越来越高。
为了保证产品的质量，避免食品事故的发生，难免政府部门会对企业的产品的质量进行监督和管理。
认证认可作为国际通行的技术性贸易措施手段之一，政府部门必然要求对不合格产品企业和分布地区加强预警和监管，必然要对大量复杂的数据信息进行分析和处理，从中挖掘出真正有价值的数据信息。
通过对这些有用数据趋势的分析，对将来可能发生的事件提出预警。
本文首先以国家加强“认证认可制度”建设为背景，从具有海量特征的数据中提取出隐藏在数据之中的有用信息，为有关部门的管理者和决策者提供综合分析、趋势发展预测和决策预警等功能系统。
其次对空间数据挖掘的一些基本的概念与原理以及一些基本算法的进行研究。
特别是本文主要研究聚类分析，对聚类分析中一些算法要求、分类以及主要的算法的进行了描述。
在本文中深入详细地对基于密度的聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)算法进行了研究，为数据挖掘策略和数据挖掘技术在系统中的应用提供必要的一些技术支持。
然后对基于数据挖掘的系统的设计进行了较深入的研究，建立了认证认可系统的基本框架，并对认证认可系统的功能模块深入详细的描述。
关键词：空间数据挖掘认证认可聚类分析DBSCAN算法The spatial data mining in the certification and accreditation warning system researchand applicationMaster Candidate：Li Xi Tai Supervisor：Liu YongABSTRACTWith the fast development of space data acquisition technology, the spatial data quantity increased dramatically. In these data contains a great deal of potentially valuable information, how to effectively manage data in the database, and how to discover the potential of knowledge, was placed in front of us. Scale, scope of Database application constantly expands.In people, the spatial data find knowledge and transform natural process with more and more important role in the development of spatial data mining.The development of spatial data mining has become the international hotspot in present world. The purpose of spatial data mining is a large number of, Complex spatial data sets unearthed potentially useful knowledge, to provide services for the early warning.Because the mass data already exceeded the human brain can analyze ability; In order to make full use of the resources, spatial database in large amounts of data extract valuable information, and proposes the spatial data mining technology. The spatial data mining technology can help people understand the spatial data, and is convenient for the inner relationship between spatial data to analyze and use. Clustering analysis in data mining field has been widely used for spatial data; the clustering is one of the important research directions.The spatial data mining knowledge discovery, also known as the space from the extraction of spatial database, no clear expression of implicit knowledge and space relation, and find it useful features and mode theory, methods and techniques. It is the KDD technology in application of spatial database outspread. The application of spatial data mining technology and, on the other hand, can make the GIS query and analysis technology improve the new stage to find knowledge; on the other hand, find may constitute knowledge base knowledge of GIS system used to establish intelligent.Since joining the WTO, and accelerate integration into economic globalization, the inevitable product, service quality and business requirements will be increasingly high. To ensure the quality of the product, avoid food incidents, government departments will inevitably enterprise product quality supervision and management. Certification and accreditation as an internationally accepted means of technical trade measures, necessary requirement forgovernment departments, enterprises and the distribution of substandard products to strengthen early warning and regulatory regions, bound to a large number of complex data analysis and processing, dig out the real value Data. Useful data on these trends through the analysis of possible future events that took place early warning.This article first countries to strengthen "Certification and Accreditation System " construction as the background, construction with mass characteristics from the data in the data extract hidden within the useful information for relevant departments, the managers and policymakers provide comprehensive analysis, trend forecast and decision-making warning function system. Secondly, this paper researches some basic concepts, principles and some basic algorithm on the spatial data mining. Especially this paper mainly studies clustering analysis of clustering analysis, some algorithms requirements, classification and main algorithm is described. In this paper further detail to the Clustering algorithm Based on Density Spatial Density - Based DBSCAN (are) apply meaningful account of studied for algorithms in data mining strategy and the data mining technology in the system of the Application of some technology to provide the necessary support. The end based on data mining system design were further study to establish the basic framework of certification and accreditation system, and the certification and accreditation system function module further detailed description.Key Words: Spatial data mining, Certification and accreditation, cluster analysis, DBSCAN algorithm目录第一章绪论 (1)§1.1课题研究背景 (1)§1.2研究现状及意义 (2)1.2.1国内外研究现状 (2)1.2.2研究目的及意义 (4)§1.3本文组织结构 (5)§1.4本章小结 (5)第二章空间数据挖掘理论知识 (6)§2.1空间数据挖掘的概述 (6)2.1.1空间数据挖掘的概念 (6)2.1.2空间数据挖掘的特点 (6)2.1.3空间数据挖掘与传统分析方法的之间的区别 (7)§2.2空间数据挖掘发现的知识类型 (8)§2.3空间数据挖掘的基本过程 (9)§2.4空间数据挖掘的技术框架 (11)§2.5空间数据挖掘的常用技术和方法 (13)§2.6本章小结 (16)第三章统计类空间数据挖掘相关的技术 (17)§3.1数据的聚集和度量技术 (17)§3.2柱状图挖掘技术 (17)§3.3聚类分析 (17)3.3.1聚类分析特征 (18)3.3.2空间聚类算法的要求 (18)3.3.3空间聚类分析算法的主要分类 (19)3.3.4空间聚类分析主要的算法 (20)3.3.5算法的比较 (22)§3.4本章小结 (23)第四章认证认可预警系统 (24)§4.1WebGis简介 (24)§4.2系统对软硬件环境的要求 (24)§4.3系统的需求 (26)§4.4系统设计的原则 (27)§4.5系统的主要功能模块 (28)4.5.1数据采集模块 (28)4.5.2数据处理模块 (28)§4.6预警分析模块 (29)4.6.1企业预警 (29)4.6.2产品预警 (29)4.6.3证书预警 (29)4.6.4预警展示方式 (29)§4.7本章小结 (32)第五章空间数据挖掘在认证认可预警系统中的研究与应用 (33)§5.1系统使用的算法 (33)5.1.1聚类算法基础 (33)5.1.2DBSCAN算法的一些定义及结论 (34)5.1.3DBSCAN算法工作过程 (35)5.1.4算法源代码 (36)5.1.5算法的优点 (37)§5.2算法实验 (37)§5.3本章小结 (41)第六章论文总结和展望 (42)§6.1总结 (42)§6.2展望 (43)致谢 (44)参考文献 (45)第一章绪论§1.1课题研究背景随着计算机的广泛应用，特别是数据库相关技术的迅速发展，以及正在席卷全球信息化的浪潮，人们积累的数据急剧增加，为了提高生产和生活的效率、减少资源的浪费、使人们生活更加方便，从激增的数据中提取有用的信息来辅助决策显得尤为重要，各国政府正在积极建设社会信息化，包括政府信息化、教育信息化、企业信息化等内容。