麻伟斌
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金政府间科技合作项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 网格服务模型元数据的组织管理与应用研究被引量：1
- 2010年
- 随着各种网格服务的积累和版本升级,知识网格平台中知识发现算法和辅助决策模拟模型日益增多,如何快速发现和定位满足用户需求的网格服务,是制约平台服务质量的重要因素。对网格服务模型进行有效描述,并最终形成统一的网格服务模型元数据标准,是推进网格服务模型广泛共享的有效手段。因此,在对建立网格服务模型元数据标准的必要性进行简要分析之后,文章给出了网格环境中服务模型元数据的基本框架和内容,采用二级元数据模型对包括标识信息、权限信息、运行条件、参数信息、分类信息、内容信息、参考信息等7个方面的模型元数据进行定义与说明;随后采用可扩展标记语言(XML)作为描述语法对网格服务模型元数据进行组织和管理,并对基于B/S结构的网格服务模型元数据管理模块设计与实现进行介绍。最后,将网格服务模型元数据管理模块紧密集成到研究小组现有的地理知识网格服务平台GeoKS-G rid中,实现网格服务模型的规范化管理,并对网格服务模型元数据的网格工作流制定、执行和调度,进行了初步的研究与探讨。
- 林甲祥麻伟斌吴小竹陈崇成王伟斌
- 关键词：网格服务
- 基于CPRIP-Tree的伴生模式挖掘算法
- 2009年
- 现有的大多数空间伴生模式挖掘算法采用类似Apriori生成方法,通过自底向上,逐层检验的方式挖掘频繁模式。本文提出了一种新的基于伴生模式行实例投影树CPRIP-Tree(Co-location Pattern Row_Instance Projection Tree)的挖掘算法,该算法通过实例查找方式生成伴生模式行实例以构建CPRIP-Tree,并在其基础上上直接挖掘频繁模式。最后通过模拟数据实例分析证明了该算法较基于Apriori算法具有更高的挖掘效率。
- 麻伟斌沙晋明
- 关键词：空间数据挖掘
- 基于CPRIP-Tree的空间伴生模式挖掘算法研究与应用
- 空间伴生模式/(Spatial Co-location Patterns/)是空间关联的一个特例,所谓空间伴生模式指根据空间邻近性原则频繁地聚集在一起的空间特征的集合。现有的空间伴生模式挖掘算法大多借鉴Apriori的思...
- 麻伟斌
- 关键词：空间数据挖掘
- 文献传递
