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视觉和空间分析:数据挖掘,推理和解决问题的进展 
视觉和空间分析:数据挖掘,推理和解决问题的进展
概述

几千年来,成功进行了高级视觉分析和问题解决。毕达哥拉斯定理已于2000年前通过视觉手段得到证明。在19世纪,约翰·斯诺(John Snow)建议关闭特定的水泵,从而制止了伦敦的霍乱流行。他通过视觉上关联城市地图上的数据来发现泵。本书的目的是介绍用于数据挖掘,推理,问题解决和决策的视觉和空间分析的当前趋势。这是第一本专注于视觉决策和解决问题的书,结合了理论与现实世界的实践,结合了地理空间领域的特定应用。这本书在将现代符号和视觉方法集成到决策和解决问题方面独树一帜。因此,

本书包含21章,共分为五个部分:(1)视觉问题的解决和决策;(2)视觉和异构推理;(3)视觉关联;(4)视觉和空间数据挖掘;以及(5)地理空间领域中的视觉和空间问题解决。每章均以总结和练习结尾。

该书面向计算机科学,应用数学,影像科学和地理空间信息系统(GIS)的专业人士和研究生。除了作为最先进的研究汇编之外,这本书还可以用作高级课程的文本,内容涉及建模,计算机图形学,可视化,图像处理,数据挖掘,GIS和算法分析等主题。

总目录

  • 决策过程及其视觉方面
  • 信息可视化价值栈模型
  • 视觉推理和表示
  • 代表视觉决策:异构推理的计算架构
  • 解决问题的代数视觉符号学:从丢丢番到现在的标志性方程式
  • 用于分析和决策的标志性推理架构
  • 走向视觉推理和发现:早期数学史的教训
  • 视觉关联方法和模型
  • 数据注释,搜索和关联的标志性方法
  • Bruegel图标相关系统
  • 可视化数据流
  • 旋转!—用于数据挖掘和空间数据的可视化分析的企业体系结构
  • 基于XML的可视化和数据挖掘结果评估
  • 神经网络技术可视化临床脑电图
  • 可视化数据挖掘,同时进行重新缩放
  • 使用单调布尔函数进行可视数据挖掘
  • 影像整合作为解决冲突的决策过程:方法和途径
  • 用于图像融合和配准的多层次分析和视觉决策框架
  • 图像与代数结构的融合
  • 融合算法开发技术及基于区域的融合算法
  • 虚拟专家进行图像注册和合并

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