灾害性天气关联模式挖掘技术研究

空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术，近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。 文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景，并对当前的研究现状进行了梳理。随后，对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍，并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后，对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。 1. PostgreSQL 集群架构 主从复制：介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法，包括流复制和逻辑复制。 共享存储：探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案，例如 STONITH 和 Pgpool-II。 分布式架构：分析 PostgreSQL 分布式集群架构，例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。 2. PostgreSQL 集群关键技术 数据一致性：阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性，包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。 负载均衡：介绍 PostgreSQL 集群的负载均衡策略，例如读写分离、连接池和代理服务器。 高可用性：分析 PostgreSQL 集群的高可用性解决方案，包括故障转移、自动恢复和数据备份。 3. PostgreSQL 集群应用实践 案例分析：分享实际应用中 PostgreSQL 集群的部署经验和性能优化技巧。 工具推荐：介绍常用的 PostgreSQL 集群监控、管理和运维工具。 未来展望：探讨 PostgreSQL 集群技术的未来发展趋势和挑战。

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

许多重要的数据挖掘任务都建立在频繁模式挖掘的基础之上，涵盖关联、相关性、因果性等多个方面。这包括序列模式、空间模式、时间模式以及多维数据分析。频繁模式挖掘不仅在购物篮分析、交叉销售和直销中有广泛应用，还在点击流分析和DNA序列分析等领域展现出重要价值。

本研究通过整理和分类明代雹灾史料，建立了明代雹灾数据库，将定性描述转化为定量描述。根据冰雹大小和造成的危害进行等级划分，并统计分析了雹灾发生时伴随的其他阵性天气现象。利用CARMA算法挖掘不同等级雹灾与风、雨、雷电等天气的关联性及规律。研究结果显示，明代雹灾与雨的关联性最显著，其次是风和雷电，这些天气现象易导致大雨雹或大风雨雹等灾害。不同等级雹灾发生时伴随的其他阵性天气的置信度存在差异，提示在处理雹灾时需同时考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

数据挖掘是一个跨学科融合的新兴学科。介绍了数据挖掘的基础知识和相关概念，并详细讨论了传统统计学方法、神经网络、决策树、进化式程序设计、基于事例推理方法、遗传算法、非线性回归方法等数据挖掘的基本方法。同时总结了数据挖掘在各领域的应用，探讨了数据质量、信息可视化、大数据管理、信息分析人员技能等挑战，并展望了未来的研究方向。

研究了PSK数字调制技术，并使用MATLAB进行了仿真实现。