[发明专利]一种面向基础地理信息异常数据的挖掘方法

权利要求书

1.一种面向基础地理信息异常数据的挖掘方法，其特征在于：针对基础地理信息数据按照其门牌号属性分为道路数据和非道路数据，分别挖掘异常数据；其中道路异常数据包括距离异常数据和密度异常数据，非道路异常数据则主要为距离异常数据；所述的挖掘非道路数据中的距离异常数据为：首先将地理数据按照门牌号属性分组，使具有相同属性的数据分为一组，然后计算非道路数据各分组的重心坐标，之后计算组中所有点到该组重心的平均距离，并以平均距离的二倍作为阈值，判断点到重心的距离与阈值的关系；若所得距离小于阈值，定义该点为正常数据；若所得距离大于阈值，定义该点为异常数据；所有分组循环本操作之后，得到非道路数据的距离异常数据。

2.根据权利要求1所述的面向基础地理信息异常数据的挖掘方法，其特征在于：

包含以下步骤：

1)首先由门牌号属性字段值提取道路数据，判断该道路点是否异常；

2)然后由门牌号属性字段提取非道路数据，判断该非道路点是否异常；

3)经过步骤1)和步骤2)之后，得到异常数据的初步结果，进一步滤除该结果中的正常地理数据；

4)得到最终异常数据结果。

3.根据权利要求1所述的面向基础地理信息异常数据的挖掘方法，其特征在于：所述的挖掘道路数据中的距离异常数据为：首先根据道路数据拟合出该道路曲线，然后计算所有点到该拟合曲线的平均距离的二倍，将其作为阈值，判断道路上的每一点到拟合曲线的距离与阈值的关系，若该距离大于阈值，则定义该点为异常点，否则，为正常点；循环所有道路数据之后，得到道路距离异常值。

4.根据权利要求1所述的面向基础地理信息异常数据的挖掘方法，其特征在于：所述的挖掘道路数据中的密度异常数据为：首先统计道路上任意相邻两点的距离，然后选定某一值作为阈值；对于道路上的每个点，判断在以此点为圆心，阈值为半径的圆的范围内，是否还存在与其属性相同的点，如果存在，定义该点为正常数据；若不存在，定义该点为异常点；以此为依据，挖掘道路密度异常数据。

5.根据权利要求2所述的面向基础地理信息异常数据的挖掘方法，其特征在于：过滤所述异常数据的初步结果中的聚集点为：经过步骤1)和步骤2)之后，得到异常数据的初步结果，对于结果中的每一点，选定某一阈值，判断在以此点为圆心，阈值为半径的圆的范围内，是否还存在与其属性相同的点；如果存在，则在初步异常数据结果中去除该点；如果不存在，则在异常数据结果中保留该点，循环初步异常数据结果中所有点之后，最终得到异常数据的结果。