Data Mining and Medical Knowledge Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Berka, Petr (EDT)/ Rauch, Jan (EDT)/ Zighed, Djamel Abdelkader (EDT)

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:

价格:1737.00 元

装帧:

isbn号码:9781605662183

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 医学知识管理
• 医疗信息学
• 知识发现
• 人工智能
• 机器学习
• 医疗数据分析
• 生物信息学
• 医学决策支持
• 健康信息技术

好的，这是一本关于空间数据科学与智能地理信息系统的图书简介，内容详尽，力求专业与深入。 --- 空间数据科学与智能地理信息系统：理论、方法与前沿应用 内容概述：重塑我们理解世界的方式 本书是一部全面而深入探讨空间数据科学（Spatial Data Science, SDS）前沿理论、先进方法论以及智能地理信息系统（Intelligent GIS, iGIS）构建与实践的权威著作。随着物联网（IoT）、高分辨率遥感、移动定位服务（LBS）以及大规模城市传感器网络的爆炸式增长，地理空间数据已成为理解复杂现实世界现象的关键。本书旨在为研究人员、数据科学家、地理信息专业人士及高级工程师提供一套系统的知识体系，以驾驭海量、多源、异构的空间数据，并利用人工智能的力量，将其转化为可操作的洞察力。 本书不仅关注传统地理信息科学（GISc）的基石——空间分析与制图，更着重于融合现代数据科学（如机器学习、深度学习、拓扑数据分析）与空间科学的交叉领域。核心目标是展示如何构建具备自适应学习、推理和决策能力的下一代智能地理空间平台。 --- 核心章节与技术深度解析 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端应用的完整链条，共分为六大部分，共计十八章。 第一部分：空间数据科学基础与范式转换 本部分奠定了理解空间数据特殊性的理论基础，并介绍了从传统GIS到现代SDS的范式转变。 第一章：空间数据的本质、复杂性与挑战 深入探讨了地理数据的空间自相关性（Spatial Autocorrelation）、尺度效应（Modifiable Areal Unit Problem, MAUP）、异质性（Non-stationarity）等核心统计学特征。详细分析了大数据时代下，空间数据采集、存储、清洗和融合所面临的挑战，包括高维时空数据的管理难题。 第二章：地理空间信息模型与数据结构 超越传统的栅格/矢量二分法，重点介绍时空数据模型（Spatio-Temporal Data Models），如时空立方体（Spacetime Cubes）、时空事件流（Streaming Data Models）以及面向不确定性管理的拓扑数据结构。讨论了如何使用图数据库（Graph Databases）和知识图谱（Knowledge Graphs）来表示复杂的地理关系。 第二部分：空间数据的深度学习与表征学习 本部分是本书的创新核心，专注于如何利用深度神经网络捕获空间特征的内在结构。 第三章：深度学习在遥感影像分析中的应用 全面覆盖从U-Net到Transformer架构在土地覆盖分类、变化检测和三维重建中的应用。特别关注多模态融合，即如何将高光谱数据、LiDAR点云与光学影像进行有效融合，提升分类精度和鲁棒性。 第四章：空间嵌入与图神经网络（GNNs） 详细阐述了空间表征学习（Spatial Representation Learning）。引入地理空间知识图谱（Geo-Knowledge Graphs）的概念，并深入解析Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs) 在建模城市交通网络、社会经济关系中的优势。讨论如何克服非欧几里得空间中的信息传递障碍。 第五章：时空序列预测模型 侧重于结合循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和注意力机制（Attention Mechanisms）来处理动态过程。应用案例包括城市交通流量预测、空气质量扩散模拟以及突发公共卫生事件的传播路径预测。 第三部分：智能空间分析方法论 本部分聚焦于如何将先进的统计学和数据挖掘技术应用于地理空间数据。 第六章：高级空间统计学与异质性建模 系统回顾了经典的全局统计量，并深入讲解了局部异质性指标（Local Indicators of Spatial Association, LISA）的最新发展。详细介绍如何使用地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）的深度学习扩展版本（如Deep GWR）来处理参数的空间非平稳性。 第七章：基于代理（Agent-Based）的模拟与空间演化 探讨如何利用基于主体的建模（ABM）来模拟复杂的社会经济和生态过程。重点在于如何将数据驱动的（Data-Driven）模型与机制驱动（Mechanism-Driven）的模拟相结合，以提高模型的可解释性和预测能力。 第八章：拓扑数据分析（TDA）在空间结构发现中的潜力 这是一个前沿章节，介绍如何使用持续同调（Persistent Homology）等数学工具来定量分析空间数据的“形状”和“连通性”，发现传统度量难以捕捉的宏观结构，例如城市功能区的密度分布模式。 第四部分：智能地理信息系统（iGIS）的构建与架构 本部分转向系统工程，探讨如何将上述算法集成到一个高效、可扩展的iGIS平台中。 第九章：iGIS的系统架构与云计算 讨论云原生GIS（Cloud-Native GIS）的设计原则，重点是分布式空间计算框架（如基于Spark/Dask的Geospatial扩展）的构建。讲解如何实现大规模空间数据处理（Geoprocessing）的工作流自动化。 第十章：空间众包与实时数据流处理 聚焦于如何高效整合和清洗来自移动设备、社交媒体和传感器网络的海量实时空间事件流。介绍基于流处理引擎（如Kafka Streams/Flink）的空间事件检测和即时反馈机制。 第十一章：空间数据质量评估与不确定性量化 深入探讨如何在AI模型中集成不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）。介绍贝叶斯方法在空间预测中的应用，以及如何生成具有置信区间的空间预测图层。 第五部分：前沿应用领域与案例研究 本部分通过具体行业案例，展示空间数据科学的实战威力。 第十二章：智慧城市中的动态交通与出行分析 案例研究：利用浮动车数据和手机信令数据，结合GNNs构建城市动态OD（起讫点）矩阵，实现宏观路网的实时优化调度。 第十三章：气候变化与环境风险的精确评估 探讨如何整合气候模型输出、遥感观测和地形数据，利用深度学习进行极端天气事件的精细化风险制图，并评估其对基础设施的脆弱性。 第十四章：社会经济空间公平性与资源配置优化 应用空间可达性分析和多目标优化算法，结合社会经济普查数据，识别城市服务（如医疗、教育）的供给不均区域，并为资源再分配提供数据支持。 第六部分：伦理、治理与未来展望 第十五章：空间数据隐私保护与联邦学习 本章讨论在处理敏感的个人定位数据时，如何应用差分隐私（Differential Privacy）技术，并探讨联邦学习（Federated Learning）在保护数据所有权前提下进行跨机构空间模型训练的可行性。 第十六章：可解释性人工智能（XAI）在地理空间中的落地 探讨LIME、SHAP等XAI方法在空间模型中的应用，以解释模型为何在特定地理区域做出特定预测，增强决策者的信任度。 第十七章：数字孪生（Digital Twins）与物理世界的实时映射 展望如何利用持续更新的空间数据流和高精度三维模型，构建城市乃至区域的动态数字孪生体，支持实时监测和干预模拟。 第十八章：空间数据科学的未来趋势 总结当前研究热点，包括量子计算对空间模拟的影响、神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）在地理推理中的潜力，以及构建更加自主的智能地球观测系统的前景。 --- 目标读者 本书面向具有一定数学、统计学和GIS基础的研究生、博士生、从事地理信息技术开发的工程师、空间数据分析师，以及希望将最新AI技术应用于环境科学、城市规划、交通物流和公共卫生领域的专业人士。掌握本书内容，将使读者能够驾驭下一代地理空间智能平台的开发与应用。

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