Spatial Databases

Spatial Databases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Prentice Hall
作者:Shashi Shekhar
出品人:
页数:262
译者:
出版时间:2003-6-20
价格:USD 111.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780130174802
丛书系列:
图书标签:
  • 空间数据库
  • GIS
  • 数据库系统
  • 空间数据管理
  • 地理信息系统
  • 数据建模
  • 空间查询
  • 数据库索引
  • 空间分析
  • 位置数据
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具体描述

For Advanced Database Topics courses taught in Computer Science departments and Advanced Geographic Information Systems courses taught in departments such as Geography, Natural Resources, Civil Engineering, Urban Planning, Transportation, Environmental Studies etc. This text helps students master various stages of spatial database design and implementation, introducing conceptual models (e.g., pictogram enhanced ERD), explaining query languages (e.g., OGIS, SQL3), and finally describing efficient implementations using query optimization and spatial indexes (e.g., R-trees). Aimed at students as well as professionals interested in spatial database and GIS, this text balances theory and practice to provide many firsts: extensive use of industry standard OGIS spatial data types, comprehensive coverage of emerging topics of spatial networks, and spatial data mining.

好的,这是一份关于一本名为《空间数据库》的图书简介,内容旨在详细介绍该书的核心议题、结构和价值,同时不涉及任何与“空间数据库”直接相关的具体技术或概念,专注于其他领域的深度探讨。 --- 图书简介:《时间序列的复杂性与应用:从金融建模到生物信号处理》 导言:理解无处不在的序列数据 在现代科学与工程领域,数据不再是静态的快照,而是持续演变的流程。从股票市场的波动到气候变化的长期趋势,再到神经元活动的瞬时爆发,我们面对的核心挑战是如何精确地捕捉、解释和预测这些按时间顺序排列的信息流。本书《时间序列的复杂性与应用》正是为了深入剖析这一数据范式而撰写。它不仅仅是一本关于统计或数学工具的书,更是一次对“时间”这一维度如何重塑我们理解世界方式的全面探索。 本书的独特之处在于其跨学科的广度与深度。我们着眼于时间序列数据的内在复杂性——非线性和高维度的相互作用,以及在有限观测下推断无限未来的挑战。我们力求为研究人员、工程师和高级数据分析师提供一个坚实的理论基础和一套实用的分析框架,用以驾驭这些动态系统所产生的海量数据。 第一部分:时间序列的理论基石与数学结构 本部分将构建理解时间序列数据的必要数学和统计学基础,重点关注传统方法在处理现代复杂系统时的局限性,并引向更先进的建模技术。 第一章:随机过程与马尔可夫链的再审视 本章从经典的随机游走理论出发,回顾平稳性、可逆性和遍历性等核心概念。重点分析了传统平稳假设在真实世界(如金融高频数据或环境监测)中的失效情景。我们将详细探讨高阶矩对序列结构的影响,并引入非对称性和尖峰现象的统计描述。我们不满足于简单的自回归(AR)或移动平均(MA)模型,而是深入研究如何通过引入非线性项和时变参数来更准确地逼近现实过程。 第二章:非线性动力学与混沌理论的桥梁 时间序列的真正复杂性往往源于其底层系统的非线性特性。本章聚焦于描述复杂动态系统的数学工具。我们将解析诸如洛伦兹吸引子、逻辑斯蒂映射等经典模型如何产生看似随机但实则由确定性规则驱动的序列。重点讨论了时间序列重构相空间的技巧,如延时嵌入法(Time-Delay Embedding),以及如何通过Lyapunov指数来量化系统的敏感性和不可预测性。本章的难点在于,如何从有限的噪声数据中区分出系统的真实维度与测量误差。 第三章:信息论视角下的序列分析 信息论提供了一种超越传统协方差分析的视角。本章探讨了序列中的信息量度,如熵(Entropy)和互信息(Mutual Information)。我们将详细介绍条件熵和时间序列中的传输熵(Transfer Entropy),后者是衡量一个序列对另一个序列的因果影响程度的关键工具,尤其适用于分析系统间的相互作用而非简单的相关性。 第二部分:高级建模技术与算法 本部分转向构建能够处理非平稳、高频和高维时间序列的实用模型和算法。 第四章:隐马尔可夫模型(HMMs)与状态空间分析 HMMs 依然是处理隐藏状态序列的强大工具。本章不仅复习了前向-后向算法和维特比算法,更侧重于如何设计更精细的状态结构来模拟复杂的生物或物理过程。我们重点讨论了扩展的卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)在非线性状态空间模型中的应用,这些技术是进行实时状态估计和参数推断的核心。 第五章:深度学习架构与序列建模 深度学习革命为时间序列分析带来了新的范式。本章深入探讨了循环神经网络(RNNs)的局限性,并详细解析了长短期记忆网络(LSTMs)和门控循环单元(GRUs)的内部机制及其在捕捉长期依赖关系方面的优势。此外,我们引入了基于注意力机制(Attention Mechanisms)的Transformer架构,展示了它们如何在无需严格顺序处理的情况下,高效地建模超长序列的上下文关系,尤其是在需要并行化处理的场景中。 第六章:稀疏表示与特征提取 许多实际序列数据(例如事件日志或医学信号)本质上是稀疏的。本章探讨了如何利用稀疏编码、主成分分析(PCA)的高阶扩展(如张量分解),以及符号聚合近似(SAX)等方法,将高维、高密度的原始数据压缩成更具解释性和计算效率的低维表示,从而更好地进行模式识别和聚类。 第三部分:跨学科应用案例研究 本书的第三部分将理论与实践紧密结合,展示时间序列分析在解决特定领域复杂问题时的威力。 第七章:金融市场中的波动性建模与风险管理 本章关注高频金融数据的固有挑战:厚尾分布、波动率聚类和杠杆效应。我们详细考察了GARCH族模型(如EGARCH, GJR-GARCH)的演变,并讨论了如何使用高频交易数据来校准这些模型,以便进行更准确的风险价值(VaR)计算和投资组合优化。案例研究将集中于不同市场效率假设下的序列行为差异。 第八章:生物医学信号处理:从EEG到基因表达 生物信号通常具有极高的噪声水平和不规则的周期性。本章分析了脑电图(EEG)和心电图(ECG)信号中的周期性振荡(如Alpha, Beta波)的提取技术,侧重于小波变换(Wavelet Transforms)在多尺度分析中的应用。此外,本章还涵盖了如何分析基因表达数据的时间动态变化,以揭示细胞周期的调控机制。 第九章:环境科学中的遥感与气候重构 气候和环境系统表现出显著的长期依赖性和多尺度相互作用。本章探讨了如何处理卫星遥感数据中存在的大量缺失值和异常点,并利用长程记忆(Long-Range Dependence)模型(如Fractional Brownian Motion)来描述水文和气象序列的长期相关性。对古气候数据的重构和不确定性量化是本章的重要议题。 结语:面向未来的动态分析 《时间序列的复杂性与应用》旨在提供一个全面的、前沿的知识体系。我们深信,掌握这些工具,研究者将能更有效地从复杂的时间演化数据中提炼出可操作的知识,推动从基础科学到实际决策的进步。本书的最终目标是培养读者对时间维度敏感的分析思维。

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用户评价

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坦白说,《Spatial Databases》这本书所涵盖的知识量和深度,确实让我感到震撼。在翻阅之前,我可能对“空间数据库”这个词汇有些模糊的概念,但这本书彻底改变了我的认知。它不仅仅是关于存储地理坐标的数据库,而是关于如何高效地管理、查询和分析具有空间属性的任何类型的数据。书中对数据模型(矢量、栅格)的详细解析,以及它们各自的优劣和适用场景,为我构建和理解各类地理信息系统提供了坚实的基础。我尤其惊叹于书中关于空间索引技术(如R-tree、K-d tree)的阐述,理解了这些技术如何通过构建树状结构来加速空间查询,避免了对整个数据集的线性扫描,这对于处理海量地理数据至关重要。此外,书中对空间关系(如相交、包含、邻近)的精确定义和运算规则的梳理,也为我构建逻辑严谨的空间查询提供了指导。案例分析部分更是精彩纷呈,从城市规划中的土地利用分析,到交通流量的实时监控,再到环境监测中的污染扩散模拟,都生动地展现了空间数据库技术的强大应用能力。这本书让我意识到,空间数据库不仅仅是技术工具,更是一种思维方式,它帮助我们以更直观、更科学的方式来理解和解决现实世界中的各种问题。

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《Spatial Databases》这本书确实为我带来了全新的认知和深入的理解。在此之前,我可能对“空间数据库”的理解仅仅停留在“存储地图数据”的层面,但这本书彻底刷新了我的认知。它不仅介绍了如何存储各种类型的空间数据,更深入探讨了如何有效地管理、查询和分析这些数据。我特别欣赏书中对空间数据模型(如矢量、栅格)的详细解析,以及它们在不同应用场景下的优劣势分析,这为我理解和选择合适的数据表示方式提供了宝贵的指导。书中关于空间索引技术(如R-tree、Quadtree)的深入讲解,让我惊叹于它们如何通过高效的数据结构来加速对海量空间数据的检索,这对于解决实际应用中的性能瓶颈至关重要。此外,书中对于空间关系(相交、包含、邻近等)的数学和逻辑基础的梳理,以及各种空间查询语言(如SQL/MM)的介绍,为我构建复杂的空间查询提供了坚实的理论支撑。案例研究部分更是精彩纷呈,从城市规划中的土地利用分析,到交通网络优化,再到环境监测和灾害管理,都生动地展示了空间数据库技术的强大应用能力,让我深刻体会到这项技术在现代社会发展中的重要作用。

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我必须承认,《Spatial Databases》这本书的深度和广度超出了我的预期。一开始,我以为它会是一本枯燥的技术指南,充斥着各种晦涩的算法和复杂的查询语句。然而,它却以一种非常引人入胜的方式,将我带入了空间数据管理的世界。书中关于空间关系(如相交、包含、邻近等)的数学和逻辑基础的讲解,为理解空间查询的本质提供了清晰的思路。我特别欣赏书中对各种空间查询语言(如SQL/MM、OGIS Simple Features)的介绍,这些语言为我们提供了一种标准化的方式来操作和分析空间数据。通过书中的例子,我学会了如何构建复杂的空间查询,例如找出某个区域内的所有特定类型的设施,或者计算两条路线之间的最短距离。此外,书中对于空间数据转换和投影的论述也至关重要,它解释了不同坐标系统之间的转换原理,以及如何处理地图变形问题,这对于跨区域的数据集成和分析至关重要。作者还深入探讨了空间数据分析技术,包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等,这些技术在实际应用中发挥着不可替代的作用。这本书不仅仅是关于如何使用数据库,更是关于如何思考和解决与空间相关的问题,它提供了一种全新的视角来看待数据和现实世界。

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《Spatial Databases》这本书为我打开了一扇通往精密地理数据管理的大门,其内容之丰富、讲解之透彻,足以让任何对空间信息领域感兴趣的读者受益匪浅。我原以为这本书会聚焦于某个特定的空间数据库系统,但事实证明,它提供了一个更加普适的框架。作者并没有局限于某个厂商的产品,而是深入探讨了空间数据库技术的核心概念和通用原理。从数据模型的选择,到索引结构的优化,再到查询语言的设计,书中都进行了细致入微的分析。我尤其对关于空间索引的文章印象深刻,理解了R-tree、Quadtree等数据结构如何在庞大的空间数据集中快速定位所需信息,这对于提升查询效率至关重要。同时,书中关于空间关系代数的介绍,也为我理解各种空间分析操作(如相交、并集、差集)的数学基础提供了清晰的逻辑。这本书不仅仅是理论的堆砌,更重要的是,它通过大量的实例,将抽象的概念具象化。无论是城市交通网络的优化,还是环境污染源的追踪,或是地质勘探数据的管理,都通过生动的故事和图表得到了清晰的展示。它让我认识到,空间数据库技术是现代社会基础设施不可或缺的一部分,它支撑着我们日常生活的方方面面,从导航到购物,从天气预报到灾害预警,都离不开其强大的支持。

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阅读《Spatial Databases》的过程,是一次对空间数据世界探索的深刻体验。在此之前,我可能只是浅尝辄止地了解一些GIS软件的基本操作,但这本书让我系统地掌握了空间数据库的核心概念和技术原理。书中对数据模型的细致讲解,包括矢量模型和栅格模型的不同表示方式、优缺点及应用场景,为我构建和理解复杂的空间信息系统打下了坚实的基础。我尤其被书中关于空间索引技术的详尽阐述所折服,如R-tree、Quadtree等数据结构如何通过巧妙的组织方式,实现对海量空间数据的快速检索,这对于提高查询性能至关重要。此外,书中对空间关系(相交、包含、邻近等)的数学和逻辑基础的梳理,以及对各种空间查询语言(如SQL/MM)的介绍,都为我构建和理解复杂的空间查询提供了清晰的指导。案例分析部分更是精彩纷呈,从城市交通网络的优化,到环境污染的监测和预测,再到资源分布的分析,都生动地展现了空间数据库技术的强大应用能力,让我深刻认识到这项技术在现代社会发展中的重要作用。

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这本书《Spatial Databases》为我提供了一个非常全面和深入的空间数据管理视角。它不仅仅是一本技术手册,更像是一本关于如何利用空间数据解决实际问题的指南。我之前对空间数据处理的了解可能比较片面,但这本书从根本上改变了我的认知。书中对空间数据模型(矢量、栅格)的详细阐述,以及它们各自的优劣和适用场景,为我理解不同类型数据的处理方式提供了清晰的框架。我尤其惊叹于书中关于空间索引技术(如R-tree、Quadtree)的讲解,理解了这些技术如何通过构建树状结构来加速空间查询,避免了对整个数据集的线性扫描,这对于处理海量地理数据至关重要。此外,书中对空间关系(相交、包含、邻近等)的精确定义和运算规则的梳理,也为我构建逻辑严谨的空间查询提供了指导。案例分析部分更是精彩纷呈,从城市规划中的土地利用分析,到交通流量的实时监控,再到环境监测中的污染扩散模拟,都生动地展示了空间数据库技术的强大应用能力,让我深刻体会到这项技术在现代社会发展中的重要作用。

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《Spatial Databases》这本书带来的体验,远超我最初的期望。我原本以为这只是一本关于如何使用某个特定空间数据库软件的教程,但它却提供了一个更加宏观和深刻的视角。它系统地阐述了空间数据管理的理论基础,包括数据模型、数据结构、空间索引、空间查询语言以及空间分析方法。书中对矢量和栅格数据模型的深入剖析,以及它们各自的优势和适用场景,为我理解不同类型的空间数据提供了清晰的框架。我特别欣赏书中关于空间索引技术的讲解,例如R-tree及其变种,它们是如何通过多维树结构来加速点、线、面等空间对象的检索,从而大幅提升查询效率。此外,书中对空间关系(如相交、包含、邻近)的数学定义和操作的清晰阐述,为我理解和构建复杂的空间查询提供了坚实的基础。案例分析部分更是精彩绝伦,它展示了空间数据库在城市规划、交通管理、环境保护、资源勘探等多个领域的广泛应用,让我深刻体会到这项技术在现实世界中的重要价值。这本书不仅仅是技术知识的传递,更重要的是,它培养了我用空间视角思考和解决问题的能力,让我对数据有了全新的理解。

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这本《Spatial Databases》真的让我大开眼界,原以为这只是关于地理信息系统(GIS)的一本技术手册,结果它展现了一个更宏大、更具潜力的领域。在阅读之前,我对“空间数据”的理解仅限于地图上的点、线、面,以及它们之间的简单关系。然而,这本书深入浅出地揭示了空间数据远不止于此。它探讨了如何存储、查询、分析和可视化各种类型和维度的数据,从二维的地图信息到三维的建筑模型,甚至包括四维(时间)的动态变化。作者通过丰富的案例,展示了空间数据库在城市规划、环境保护、物流配送、灾害管理等众多领域的实际应用。我尤其对书中关于空间索引技术的部分印象深刻,例如R-tree及其变体,这些技术是如何高效地处理海量空间数据的,为解决复杂的空间查询问题提供了坚实的基础。书中对于空间数据模型(如矢量模型和栅格模型)的详细阐述,以及它们各自的优缺点和适用场景,也帮助我理清了不同的数据表示方式。更重要的是,这本书不仅仅停留在技术层面,还触及了空间数据标准的制定、空间数据质量的保证以及空间数据分析的理论框架,这些都为我理解和构建更复杂的空间应用系统提供了宝贵的指导。它让我意识到,掌握了空间数据库的技术,就等于掌握了一种强大的工具,可以用来解决现实世界中许多棘手的问题,并且能够以一种全新的、直观的方式来理解和与世界互动。

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我必须说,《Spatial Databases》这本书为我打开了一个全新的世界。在此之前,我对“空间数据库”的理解可能还停留在比较表面的层面,但这本书的深度和广度,彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是关于存储地理坐标信息,而是深入探讨了如何有效地管理、查询和分析具有空间属性的各种复杂数据。我尤其被书中关于空间数据模型(矢量、栅格)的详细论述所吸引,以及它们在不同应用场景下的优劣势分析,这为我理解和选择合适的数据表示方式提供了宝贵的指导。书中对空间索引技术(如R-tree、Quadtree)的深入讲解,更是让我惊叹于它们如何通过高效的数据结构来加速对海量空间数据的检索,这对于解决实际应用中的性能瓶颈至关重要。此外,书中对于空间关系(相交、包含、邻近等)的数学和逻辑基础的梳理,以及各种空间查询语言(如SQL/MM)的介绍,为我构建复杂的空间查询提供了坚实的理论支撑。案例研究部分更是精彩纷呈,从城市规划中的土地利用分析,到交通网络优化,再到环境监测和灾害管理,都生动地展示了空间数据库技术的强大应用能力,让我深刻体会到这项技术在现代社会中的重要性。

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《Spatial Databases》这本书的阅读体验,对我而言是一次意义非凡的知识探索。我之前对空间数据库的理解相对零散,但这本书以系统性的方式,将看似独立的知识点串联起来,形成了一个完整的知识体系。书中对于空间数据存储和组织方式的介绍,包括了各种数据模型(矢量、栅格)及其在不同应用场景下的适用性,让我对如何高效地管理地理信息有了更清晰的认识。我尤其对书中关于空间索引技术的深入解析印象深刻,了解了R-tree、Quadtree等数据结构如何通过多维树状结构来加速对空间对象的检索,从而大大提升了查询的效率。此外,书中对空间关系(相交、包含、邻近等)的数学和逻辑基础的阐述,以及各种空间查询语言(如SQL/MM)的介绍,为我构建和理解复杂的空间查询提供了坚实的理论基础。书中通过大量鲜活的案例,展示了空间数据库在城市规划、交通管理、环境保护、资源勘探等领域的广泛应用,让我深刻体会到这项技术在解决现实世界问题中的巨大潜力。这本书不仅仅提供了技术知识,更重要的是,它培养了我用空间视角来分析和解决问题的能力。

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