基于数据挖掘与地理信息系统的煤矿安全决策支持系统

决策支持系统整合大量数据，结合模型，通过人机交互协助决策者科学决策。涵盖传统决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘、综合决策支持系统。

地理信息系统数据库在信息技术领域中具有重要意义，特别是在数据分析和地域相关服务中。Access作为一款由Microsoft开发的关系型数据库管理系统，提供了强大的数据创建、管理和查询工具，适用于小型到中型企业或个人项目。地理信息系统数据库通常包含省、市、县等行政区域的详细信息，如省份、直辖市、自治区、特别行政区等。数据库的设计结构包括省份表、城市表和县/区表，便于数据查询和分析。使用Access构建这样的数据库具有易用性、数据关系管理优势，并支持复杂查询和报表生成。文件名称为“area.mdb”，包含了地理信息数据及相关统计信息，适用于地图制作、人口普查分析和销售数据统计。

基于数据挖掘技术，研究了一种体育训练模式决策支持评估系统。分析了关联规则算法，详述了数据的预处理、数据挖掘和模式评估功能。重点讲解了关联规则对体育评价决策支持系统中相关的数据融合处理，提出了改进Apriori算法输出模式，提高了系统评估的效果。通过仿真对比，改进Apriori算法有效实现了体育训练模式的决策支持。

地理信息系统（GIS）课程学习目标包括掌握GIS的概念和基本功能，理解GIS数据处理流程（采集、编辑、组织、管理、分析、输出），熟悉GIS空间分析技术和方法，具备用GIS解决专业问题的能力。此外，课程还涵盖GIS的发展趋势，通过学习打下理论基础，掌握常用GIS软件操作。

主要铁路的sbn资源，涵盖全国的主要铁路，包括各个省份，详细展示了铁路分布情况。

这本书详尽介绍了地理信息系统的关键算法，涵盖了数据转换、数据组织、数据度量、数据索引、数据内插、Delaunay三角网构建、缓冲区分析、网络分析、地形分析、空间数据挖掘以及数据输出等多个方面。它为GIS的二次开发提供了深入的指导。

这份文档提供了地理信息系统导论课程课后习题的参考答案，涵盖了课程中的核心概念和技术。

在数据挖掘领域，设计一种优化决策支持系统的方案至关重要。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart），是决策支持系统（Decision Support System）中的重要组成部分。它们支持联机分析处理（OLAP）、ROLAP和MOLAP，利用元数据（Meta Data）来定义分析指标（Measure）和维度（Dimension）。数据模型包括星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snow Schema），同时支持数据钻入和数据钻出（Drill Down / Drill Up）、表旋转（Table Rotation）以及数据挖掘（Data Mining）。