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第一章 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 数据挖掘概述3

1.2.1 数据挖掘的定义4

1.2.2 数据挖掘的过程5

1.2.3 数据挖掘的任务和功能6

1.3 地震预报中的数据挖掘11

1.3.1 地震预报的主要方法11

1.3.2 地震数据及其特点12

1.3.3 在地震预报中引入数据挖掘方法13

1.4 研究目标和主要研究内容14

1.4.1 研究目标14

1.4.2 主要研究内容15

第二章 基于关联分析的地震相关地区查找17

2.1 地震的地区相关性分析17

2.2 关联分析的数据准备19

2.2.1 数据选择19

2.2.2 数据预处理20

2.3 关联规则挖掘算法的设计与实现27

2.3.1 关联规则挖掘算法概述28

2.3.2 地震地区关联规则的挖掘算法设计31

2.4 用FPM_LP算法寻找地震相关地区40

2.4.1 实验方法和步骤40

2.4.2 实验设计与结果分析41

本章小结48

第三章 基于序列相似性匹配的地震相关性分析50

3.1 时间序列数据挖掘概述50

3.1.1 时间序列数据挖掘的概念51

3.1.2 时间序列数据挖掘概述52

3.2 序列相似性匹配与地震地区相关性分析53

3.2.1 序列相似性匹配概述53

3.2.2 基于相似性匹配的地震相关地区查找55

3.3 地震时间序列相似性的定义和度量模型55

3.4 寻找地震相关地区的序列相似性匹配算法58

3.5 应用实例及结果分析60

3.5.1 数据准备60

3.5.2 实验设计及结果分析61

本章小结66

第四章 基于广义约束规则的地震序列模式挖掘68

4.1 地震序列的概念68

4.2 序贯模式挖掘概述69

4.2.1 序贯模式的概念69

4.2.2 序贯模式挖掘算法71

4.3 基于广义约束规则的地震序列模式挖掘算法72

4.4 SPMGC算法在地震预报中的应用实例76

4.4.1 数据的选择和预处理77

4.3.2 实验结果分析78

本章小结80

第五章 基于时序分析的地震前兆观测数据处理82

5.1 地震前兆观测数据分析概述82

5.1.1 地震前兆观测数据的特点82

5.1.2 地震前兆观测数据的分析处理任务84

5.2 基于时序分析的前兆观测数据处理85

5.2.1 时序数据与时序分析85

5.2.2 基于时序分析的前兆观测数据处理86

5.3 前兆观测数据的预处理方法86

5.4 前兆观测数据的频繁模式挖掘89

5.4.1 时间序列的相似性度量90

5.4.2 单变量时间序列相似性的度量90

5.4.3 多维时间序列的相似性比较94

5.4.4 时间序列的划分算法的研究96

5.4.5 基于频度的动态划分时序模式挖掘算法98

5.5 实验结果与分析99

本章小结104

第六章 地震预报并行数据挖掘平台设计与实现106

6.1 地震预报并行数据挖掘平台设计106

6.1.1 PDMPEP的并行环境选择106

6.1.2 PDMPEP的体系结构108

6.2 PDMPEP实现技术111

6.2.1 数据仓库的建立111

6.2.2 并行数据挖掘管理中间件PD3M的实现技术112

6.3 PDMPEP的运行模式116

本章小结119

第七章 结论与展望121

7.1 本文的主要创新性工作121

7.2 进一步开展的工作123

参考文献125

致谢136