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空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。
1.空间数据挖掘的一般步骤
空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤：
（1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。
（2）空间数据预处理和特征提取：数据预处理目的是去除数据中的噪声，包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。
（3）空间数据挖掘和知识评估：采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测，从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估，看是否达到预期效果。
2.空间数据挖掘的方法研究
空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科，结合了计算机科学、统计学、地理学等领域的很多特性，产生了大量处理空间数据的挖掘方法。
2.1 空间关联规则
关联规则挖掘是寻找数据项之间的联系，表达式形式是X→Y，其中X与Y是两种不相交的数据项集，即X∩Y=？覫。KOPERSKI K等人将关联规则与空间数据库相结合，提出了空间关联规则挖掘[2]。空间关联规则将数据项替换为了空间谓词，一般表达形式如下：
A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm（3）
令A=（A1，A2，…，An），B=（B1，B2，…，Bm），A和B分别表示Ai和Bj的谓词集合，A和B可以是空间谓词或非空间谓词，但是必须至少包含一个空间谓词且A∩B=？覫。SHEKHAR S和HUANG Y针对空间关联规则的特点提出了把关联规则的思想泛化成空间索引点集的空间同位规则的概念，在不违背空间相关性的同时用邻域替换掉了事务[3]。时空关联不仅涉及事件在空间中的关联，还考虑了空间位置和时间序列因素。国内的柴思跃、苏奋振和周成虎提出了基于周期表的时空关联规则挖掘方法[4]。
2.2 空间聚类
空间聚类分析是普通聚类分析的扩展，不能完全按照处理普通数据的聚类分析方法来处理空间数据。由于存在地理学第一定律，即空间对象之间都存在一定的相关性，因此在空间聚类分析中，对于簇内的定义，要考虑空间自相关这一因素。通过对空间数据进行自相关分析，可判断对象之间是否存在空间相关性，从而可合理判断出对象是否可以分为一簇。
基本的聚类挖掘算法有：
（1）划分聚类算法：存在n个数据对象，对于给定k个分组（k≤n），将n个对象通过基于一定目标划分规则，不停迭代、优化，直到将这n个对象分配到k个分组中，使得每组内部对象相似度大于组之间相似度。
（2）层次聚类算法：通过将数据不停地拆分与重组，最终把数据转为一棵符合一定标准的具有层次结构的聚类树。
（3）密度聚类算法：用低密度的区域对数据对象进行分割，最终将数据对象聚类成为若干高密度的区域。
（4）图聚类算法：用空间结点表示每个数据对象，然后基于一定标准形成若干子图，最后把所有子图聚类成一个包含所有空间对象的整图，子图则代表一个个空间簇。
（5）网格聚类算法：把空间区域分割成具有多重分辨率的和有网格结构特性的若干网格单元，在网格单元上对数据进行聚类。
（6）模型聚类算法：借助一定的数学模型，使用最佳拟合数据的数学模型来对数据进行聚类，每一个簇用一个概率分布表示。
仅采用一种算法通常无法达到令人满意的预期结果，王家耀、张雪萍、周海燕将遗传算法与K-均值算法结合提出了用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[5]。现实空间环境中，存在很多像道路、桥梁、河流的障碍物，张雪萍、杨腾飞等人把K-Medoids算法与量子粒子群算法结合进行带有空间障碍约束的聚类分析[6]。
2.3 空间分类
分类，简单地说是通过学习得到一定的分类模型，然后把数据对象按照分类模型划分至预先给定类的过程。空间分类时，不仅考虑数据对象的非空间属性，还要顾及邻近对象的非空间属性对其类别的影响，是一种监督式的分析方法。
空间分类挖掘方法有统计方法、机器学习的方法和神经网络方法等。贝叶斯分类器是基于统计学的方法，利用数据对象的先验概率和贝叶斯公式计算出其后验概率，选择较大后验概率的类作为该对象映射的类别。决策树分类器是机器学习的方法，采取从上到下的贪心策略，比较决策树内部节点的属性值来往下建立决策树的各分支，每个叶节点代表满足某个条件的属性值，从根节点到叶节点的路径表示一条合适的规则。支持向量机也是机器学习的方法，思路是使用非线性映射把训练数据集映射到较高维，然后寻找出最大边缘超平面，将数据对象分类。神经网络是一种模拟人神经的网络，由一组连接的输入和输出单元组成，赋予各个连接相应的权值，通过调节各连接的权值使得数据对象得到正确分类。
针对融入空间自相关性的空间分类挖掘，SHEKHAR S等人使用空间自回归模型和基于贝叶斯的马可夫随机场进行空间分类挖掘[7]，汪闽、骆剑承、周成虎等人将高斯马尔可夫随机场与支持向量机结合并将其用于遥感图像的信息提取[8]。
2.4 其他空间挖掘方法
空间数据挖掘的方法多种多样，其他还包括：空间分析的方法，即利用GIS的方法、技术和理论对空间数据进行加工处理，从而找出未知有用的信息模式；基于模糊集、粗糙集和云理论的方法可用来分析具有不确定性的空间数据；可视化方法是对空间数据对象的视觉表示，通过一定技术用图像的形式表达要分析的空间数据，从而得到其隐含的信息；国内张自嘉、岳邦珊、潘琦等人将蚁群算法与自适应滤波的模糊聚类算法相结合用以对图像进行分割[9]。
3.结论
空间数据挖掘作为数据挖掘的延伸，有很好的传统数据挖掘方法理论的基础，虽然取得了很大进步，然而其理论和方法仍需进一步的深入研究。伴随着大数据时代，面对越来越多的空间数据，提升数据挖掘的准确度和精度是一个有待研究的问题。同时现在流行的空间数据挖掘算法的时间复杂度仍停留在O（nlog（n））~O（n3）之间，处理大量的异构数据，数据挖掘算法的效率也需要进一步提高。数据挖掘在云环境下已经得到很好的应用[10]，对于处理空间数据的空间云计算是有待学者们研究的方向。大多数空间数据挖掘算法没有考虑含有障碍约束的情况，如何解决现实中障碍约束问题值得探讨。带有时间属性的空间数据呈现出了一种动态、可变的空间现象，时空数据挖掘将是未来研究的重点。
由于数据挖掘涉及多种学科，其基本理论与方法也已经比较成熟，针对空间数据挖掘，如何合理地利用和拓展这些理论方法以实现对空间数据的挖掘仍将是研究人员们需要长期努力的方向。
参考文献
[1] 李德仁，王树良，李德毅.空间数据挖掘理论与应用（第2版）[M].北京：科学出版社，2013.
[2] KOPERSKI K， HAN J W. Discovery of spatial association rules in geographic information databases[C]. Procedings of the 4th International Symposium on Advances in Spatial Databases， 1995： 47-66.
[3] SHEKHAR S， HUANG Y. Discovering spatial co-location patterns： a summary of results[C]. Procedings of the 7th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases， 2001：236-256.
[4] 柴思跃，苏奋振，周成虎．基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验[J]．地球信息科学学报，2011，13（4）：455-464.
[5] 王家耀，张雪萍，周海燕.一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[J].计算机工程，2006，32（3）：188-190.
[6] Zhang Xueping， Du Haohua， Yang Tengfei， et al. A novel spatial clustering with obstacles constraints based on PNPSO and K-medoids[C]. Advances in Swarm Intelligence， Lecture Notes in Computer Science （LNCS）， 2010： 476-483.
[7] SHEKHAR S， SCHRATER P R， VATSAVAI R R， et al．Spatial contextual classification and prediction models for mining geospatial data[J]． IEEE Transactions on Multimedia， 2002， 4（2）：174-187.
[8] 汪闽，骆剑承，周成虎，等.结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网[J].遥感学报，2005，9（3）：271-275.
[9] 张自嘉，岳邦珊，潘琦，等.基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割[J].电子技术应用，2015，41（4）：144-147.
[10] 石杰.云计算环境下的数据挖掘应用[J].微型机与应用，2015，34（5）：13-15.
来源 | AET电子技术应用
1、应用于能源
随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。
2、医学应用
大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
3、对于金融业来说
大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。
4、应用于地理信息
地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。
5、应用于消费
为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。
6、应用于制造业
大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。
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随着信息技术的不断成熟与发展，越来越多的现代信息技术运用于我国农业的建设中，在农业植物保护中，现代信息技术起到了重要的作用。
第一篇：学校档案管理信息技术的应用
摘要：信息技术在各个领域都得到广泛应用，智能化发展已经成为各个行业的主流发展。
特别对于学校的档案管理工作来说，利用信息化技术能促进学校管理模式以及教学模式的效率性。
因此本文以信息技术为依托，对传统性的学校档案管理进行分析，阐述信息技术在学校档案管理工作中的意义，并提出有效决策予以解决。
关键词：信息技术;学校;档案管理
应用学校档案是学校广大教职工在从事教育活动、教学管理和学生学习等活动中凝聚而成具有保存或参考价值的档案资料，是从事教育教学活动、学校管理、教学科研工作和教育督导评估必不可少的资料，也是学校历史发展的真实写照。
在信息技术背景下，学校档案管理工作能够实现数字化以及智能化，不仅能提高档案管理制度以及工作效率，还能实现学校档案管理的完整性，以促进学校的可持续发展。
一、学校档案管理在传统方式中产生的问题
传统的档案管理方式主要产生的问题体现在三个方面。
其一，档案管理更新工作难度比较大。
目前，学校的档案管理工作多数呈现卷宗式的档案保存，由于档案保存的时间比较久、档案数量多，学校在对档案管理期间，就会形成较大难度。
而且，学校保存的档案一般为纸质性的，长久保存会容易出现腐烂等现象，从而为学校的档案管理与更新工作带来较大难度。
其二，档案管理的保密性相对较低。
因为学校的档案管理工作都是人为操作的，不仅人员流动性比较大，在档案管理工作中还会发生一些意外事故，特别是信息泄露事件时常发生，从而降低了档案管理工作的安全性。
其三，对档案的查找方式也比较复杂，降低了实际的工作效率。
主要是由于学校领导对档案管理工作的重视度不够，在一定程度上抑制了学校的积极发展，而且，也不利于学校对师生思想管理、生活管理以及学校实际情况的管理。
学校档案管理工作受较多因素的制约，在对资料进行查找期间，主要是利用人工进行操作的，面对大量的卷宗材料，不仅降低了实际的工作效率，也降低了档案管理工作的质量。
二、信息技术在学校档案管理中的意义
高校档案的内容在一般情况下，主要包括为：学生的就业通知书，学生的毕业登记表以及与学生相关的成绩单等。
对于一些师范院校的学生，还具有的专业的教师资格证。
对于医学类的学生，还会增加学生的实习档案等。
由于学生的专业不同，相关的档案信息也不同。
因此，高校档案内容呈现较大复杂性，在管理工作中具有重要意义。
1.科学决策的合理性
信息技术在学校档案中的应用能够为学校做出有利的决策。
因为学校制定的决策与学校的事业发展形成直接关系，所以，管理层制定的决策与学校的可持续发展具有紧密联系。
学校档案是学校发展的重要材料，其中掌握着学校发展的各种信息，根据信息内容作出正确的发展决策，能够有利于学校的积极发展。
因此，实现学校档案管理的信息化，提高信息的利用效率，不仅能为学校增加信息支撑，还能保证决策的合理性、科学性。
2.社会需求的时代性
当今时代属于信息、网络时代，信息技术在世界各国领域都得到广泛应用。
无论在社会需求发展、各国商业领域以及教育行业等都得到广泛应用。
在教育活动中，信息技术实施的主要手段是利用多媒体、办公自动化等技术实施教学的，在一定程度上，促进了学校档案管理信息化的发展历程。
学校的档案管理能够发挥学校的整体性，只有将信息技术应用在学校档案管理工作中，才能使学校适应社会发展。
3.信息资源的共享性
信息技术在档案管理工作中的利用，能实现信息资源的有效共享。
在传统的档案管理工作中，不仅档案管理工作内容比较多，实际利用的手段也比较复杂。
而利用信息技术能打破时间与空间的限制，促进用户在不同时间、不同空间能够实现信息的共享、交流，从而创建了信息交流的共享平台。
在这种信息技术平台建立下，不仅保证了学校档案管理的安全性，通过信息资源的有利共享，在更大条件上，提高了档案的利用效率。
4.档案管理的效率性
在学校的日常教学活动中，形成的各种教学任务、学籍管理以及相关的教学活动都存在较多的档案信息，其中具有较高利用价值以及保存价值。
因此，学校实现的信息化管理模式应优化传统的档案管理模式，不仅要提高档案管理的工作效益，还要提升档案管理工作的效率水平。
三、信息技术在学校档案管理的重要举措
1.建立信息化办公系统信息技术
在学校中的利用能够建立信息化办公系统，因为学校的档案管理工作并不是单纯的对档案进行管理，还要对档案信息进行采集，明确相应的工作职责。
信息化办公系统的建立能够为各个部门提供有利信息，并能够对相关信息进行收集、整理以及归档等，从而保证档案信息在管理期间的全面化发展。
这种系统的建立，不仅能加强各个部门之间的信息共享以及交流、沟通，还能提升学校整体的办公效率。
而且，学校在传统管理方式中，各个部门是独立发展的，而信息技术的利用正是打破了该现象，使学校在真正意义上实现了多媒体的信息化档案管理方式。
2.加大领导的重视
要发挥档案管理工作的信息化、自动化发展，要加大学校领导者的认识与重视。
学校管理者以及档案管理人员都应充分理解信息技术在档案管理工作中发挥的重要性，认识到信息技术在档案管理工作中实现的应用价值。
根据学校在档案管理中的实际发展情况，不仅要对各个阶段的信息发展情况进行记录，完善学校的教育活动，还要促进教学研究以及教学改革发展的积极形式。
而且，将档案管理工作中的信息技术与学校的管理形式有效结合，能够为档案管理工作形成有效的绩效考评方式。
3.规范档案信息的收录与整理
在信息技术利用形式下，对档案工作进行管理能够实现整体性以及持续性的发展情况。
信息技术的.有效利用将学校的档案管理工作由传统的整理、收录形式发展为自动化的信息管理方向。
利用信息技术，档案管理人员能够将纸质档案进行保存、归档，然后利用网络形式对档案资料进行审核、传阅，最后实现归档形式。
根据信息技术的整理、归档形式，不仅保证了信息收录的完整化，还促进了校园发展的网络化形式。
利用校园网促进了档案管理的标准化，不仅提高了档案管理工作的质量，还提升了档案管理工作效率。
4.提高人员素养
提高工作人员的专业素养，主要对档案管理人员在工作中的实际情况进行考核，特别是工作人员掌握的计算机知识、掌握的信息技术基础进行考评，还要具有较强的责任意识以及组织意识，培养工作人员掌握的知识能力、创新能力以及信息的整理能力等，不仅提升了工作人员的真实管理，信息技术在学校档案管理中的应用杨东燕德宏职业学院还促进了管理人员综合素质水平的有效提升。
综上所述，学校已经成为社会发展的主体部分，利用信息技术能够促进社会的经济发展。
在学校管理中，利用信息技术对档案工作进行管理，不仅优化了系统的档案管理模式，还发挥了档案管理的时效性，从而为社会发展以及经济效益水平的提升创造有利条件。
参考文献
[1]苏友华.浅谈信息技术在学校档案管理中的应用[J].黑龙江档案,2012(3):104-104
[2]郑玉环.浅析信息技术在学校档案管理中的应用[J].中国信息技术教育,2014(6):84-85
[3]于霞.刍议学校档案管理中信息技术的应用[J].新校园(上旬刊),2014(8):233-233
[4]杨丽丽.试析信息技术在学校档案管理中的应用[J].网络安全技术与应用,2014(5):209,211
[5]韩玲.信息技术在学校档案管理中的有效应用研究[J].商,2015(19):74-74
第二篇：植物保护过程中现代信息技术探讨
摘要：随着信息技术的不断成熟与发展，越来越多的现代信息技术运用于我国农业的建设中，在农业植物保护中，现代信息技术起到了重要的作用。
本文从现代信息技术的理念与重要性入手，对现代信息技术在植物保护中的若干应用进行分析与探讨。
关键词：现代信息技术;植物保护;应用分析
对于植物保护这个新兴学科而言，只有抓住了信息技术这个强大助力，才会在未来发展中取得更好成果，才能为我国农业事业的建设提供更大的帮助。
因此，对现代信息技术在植物保护中的应用进行探讨与分析是有必要的。
1现代信息技术的理念及其重要性
对于现代信息技术而言，核心理念就是信息化。
换言之就是通过使用先进、科学的信息技术、信息资源，对相关工作进行规划、管理与决策。
随着我国各项建设事业的不断发展，这种理念正在逐步贯彻于各个领域当中，而植物保护就是其中之一。
对于植物保护工作而言，它的信息化过程实际上就是将日常植物信息采集、处理工作，转变成以各种信息设备与信息技术为支撑的现代化工作的过程。
这个过程不仅改变了传统植物保护的工作方式，更是改变了植物保护的传统理念，给我国植物保护工作带来了巨大变化。
现代信息技术在植物保护工作中是非常重要且极为必要的。
对于新时期下植物保护工作而言，其所涉及的信息技术与信息资源非常多，这些技术和资源对于如何优化植物保护、提高植物保护的成功率非常重要。
而在我国传统植物保护时期，人们只能通过人工采集、分析等方式来对信息进行处理，这样的处理方式所获得的保护方案相比而言效率较低，对植物保护工作的促进效果较差。
在现代信息技术的支持下，植物生长的状况可以得到实时的检测，极为有效的提高了植物保护工作的效率。
2现代信息技术在植物保护中的应用及分析
2.1现代信息技术中数据库技术的应用与分析
在大数据时代，数据库技术的使用越来越广泛，而植物保护的现代信息技术中，数据库的作用不容小觑。
一般情况下，数据库技术的主要工作是对植物保护工作中所采集到的数据进行分类、传递、存储等，当相关数据智能化登记入库之后，研究人员可以通过对比、分析数据来得到最新的植物生长状况，并根据植物的生长状况对植物保护的方案进行调整。
目前，根据相关调查不难发现，在植物信息数据库的建立和使用过程中，国外的数据库明显更为完整、科学，因为这些数据库除了对植物的数据进行存储之外，还对影响植物生长的病毒、虫害进行了较为详尽记录、分析与鉴定，并且可以根据这些信息提出相应的解决方案。
因此，为了使得我国数据库技术在植物保护工作中取得更大的成效，我国相关研究人员应该多多吸纳国外数据库的优点，使得我国数据库技术在植物保护中的发展与应用跟上时代的步伐。
2.2现代信息技术中地理信息系统技术的应用与分析
地理信息系统技术是一项新兴技术，它是在计算机技术的基础上结合GIS技术而产生的，这项技术的产生使得植物生长过程中病虫害的防治取得了较好的效果。
其主要内容是通过运用计算机的软件平台和GIS技术，对一定范围内的空间数据进行采集、检索、存储、分析与表达，从而实现对该范围内病虫害进行和治理的最终目的。
对于植物保护工作而言，病虫害的防止是重点工作之一，而通过地理信息系统技术对保护范围内的病虫害状况进行检测，是对病虫害问题进行预警重要方法之一。
目前，这项技术主要运用于蝗虫的防治与研究工作之中。
2.3现代信息技术中遥感技术的应用与分析
除了地理信息系统技术之外，遥感技术也是目前主要使用的病虫害防治技术之一，相比于地理信息系统技术而言，遥感技术更为成熟，且目前运用的范围更加广泛。
这项技术实现病虫害防治的方法主要有以下3种：通过遥感设备对病虫害的生存环境进行检测，并根据检测的数据对病虫害爆发的概率进行预测;通过遥感设备跟踪病虫害对植物的影响状况，以此来确定植物保护的方案;通过遥感设备对影响植物生长的害虫的活动状况进行直接研究，以实现病虫害的动态监测。
这项技术是目前能够较为准确、快速判断植物保护区域内病虫害灾情状况的有效手段之一，因此其发展前景非常广阔。
3结语
植物保护是我国农业建设工作中的重要工作之一，相关人员只有对植物提供较好的保护，才可能有效的提高植物的经济价值和绿色价值，因此，我国应该加快现代信息技术在植物保护工作中的研究与应用，争取尽快实现植物保护现代化的目标。
参考文献
[1]宋喜贵,柳建仪.植物保护与现代科学技术[J].中学生物教学，2011(09).
随着三维GIS技术的应用愈加普及，在智慧城市经济发展，市场监管，社会治理，公共服务，环境保护等行业领域利用三维可视化技术GIS+BIM模型优越的可视化3D空间展现能力，以三维模型为载体，将各种零碎、分散、割裂的信息数据，以及建筑运维阶段所需的各种机电设备、物业管理、安全管理参数进行一体化整合的同时，进一步引入建筑的日常设备运维管理功能，形成基于BIM的建筑空间与设备运维、安全监控、品质管理的能力。
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