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目录
第1章 数据预处理案例库1
1.1 矿山地质灾害调查数据预处理（案例1）1
1.2 高压直流输电事件样本构建方法（案例2）4
1.3 本章小结7
第2章 分类挖掘案例库8
2.1 唐山市岩溶塌陷分类评估——神经网络模型（案例3）8
2.2 唐山市岩溶塌陷分类评估——可拓工程模型（案例4）14
2.3 马家沟矿采空区稳定性评估——可拓工程模型（案例5）22
2.4 马家沟矿采空区稳定性评估——二次融合模型（案例6）30
2.5 辽源矿区地表水环境评价——可拓工程模型（案例7）34
2.6 辽源矿区地下水质量评价——可拓工程模型（案例8）45
2.7 高压直流输电干扰事件识别方法——深度学习模型（案例9）58
2.8 空间电场功率谱图像的分类评估——U-net模型（案例10）63
2.9 空间电场阶跃现象模式识别——CNN模型（案例11）70
2.10 本章小结75
第3章 预测分析案例库76
3.1 黄河头道拐段春季开河日期预测——物元模型（案例12）76
3.2 黄河头道拐段冬季封河日期预测——物元模型（案例13）82
3.3 城市内涝积水深度预测——LSTM模型（案例14）91
3.4 本章小结97
第4章 聚类分析案例库98
4.1 地震区域聚类分析——k-means + + 模型（案例15）98
4.2 震前空间电场数据聚类分析——SOFM模型（案例16）103
4.3 本章小结114
第5章 关联分析案例库115
5.1 数据采集及统计特征分析115
5.2 洗浴习惯与学习成绩的关联分析（案例17）122
5.3 进出图书馆行为与学习成绩的关联分析（案例18）126
5.4 上网习惯与学习成绩的关联分析（案例19）129
5.5 两种行为习惯与学习成绩的关联分析（案例20）132
5.6 本章小结134
第6章 数据异常挖掘案例库136
6.1 数据采集与预处理136
6.2 ULF频段电场数据统计特征分析137
6.3 汶川地震前兆数据异常查找——支持向量机模型（案例21）140
6.4 利用可拓数据挖掘技术查找异常数据（案例22）143
6.5 本章小结154
参考文献155
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前言
有信息就有信息处理。信息处理是信息社会的重要内容和关键驱动力，信息处理技术是信息时代的核心基础，也是人工智能的技术基础，还是新质生产力的重要支撑技术，更是人类走向智能化和智慧化的最基本技术。信息处理技术是以计算机技术为核心，对信息进行收集、存储、加工和传输的技术体系，通过高速运算与自动化处理实现海量信息的高效管理。
随着信息社会和人工智能时代的到来，人们对信息处理技术的渴求越来越强烈，希望对海量数据、大数据的处理既快速又准确，以便及时把握信息时代的脉搏，快速掌握各个行业、不同领域及整个社会的发展趋势，及时做出最优的判断和决策。
作者长期从事信息处理技术的教学和科研工作，对信息处理技术的目的、任务、模型、方法、结果分析和可视化等具有深刻的理解，尤其对灾害信息的处理和分析、成果可视化等方面具有深入的洞见，积累了几十个实际工程应用案例。关于信息处理技术的原理、方法等理论知识的图书已经汗牛充栋，数不胜数。因此本书主要讲解信息技术在实际工程中的应用，介绍数据分析的具体步骤，阐述数据分析解决问题的流程，也有少量的方法说明、原理介绍等理论知识，以便于读者了解知识背景，理解解题过程，提升阅读质量。
全书共分为6章。
第1章介绍数据预处理相关应用案例，包括归一化方法、缺失数据填充方法、数据清洗方法、数据变换方法等几种数据预处理操作。第2章介绍分类挖掘应用案例，通过9个具体工程案例说明人工神经网络、可拓工程方法、信息融合、深度学习、卷积神经网络和 U-net 等多个分类器模型的应用。第 3 章介绍预测分析应用案例，阐述了物元模型、LSTM 模型在黄河开河日期、封河日期和城市内涝积水深度等领域的具体应用。第 4 章介绍聚类分析应用案例，通过两个具体的聚类任务，详细阐述了两种重要的聚类模型——k-means + + 和SOFM模型的应用步骤。第5章介绍关联分析应用案例，通过一个具体的工程案例，利用多种关联分析模型，分析了大学生日常行为习惯对学习成绩的影响。第6章介绍异常数据挖掘应用案例，利用支持向量机方法和可拓工程方法查找地震前空间电离层异常信号，挖掘这些异常信号与地震事件的关联性。
本书是作者多年来从事信息技术应用领域的科学研究成果和工程实践经验的总结，得到了多个科研课题和工程项目的支持，尤其是河北省研究生专业学位精品教学案例（库）项目（No .KCJPZ2023060）、河北省科技支撑计划项目（No. 13210122）的支持，为撰写本书起到了直接的推动作用。在成书过程中，有多名研究生参与了案例选择、程序编码、数据计算、图表绘制、文字录入和校对等工作，在此表示感谢。防灾科技学院单维锋教授、应急管理部自然灾害防治研究院黄建平研究员对本书内容提出了宝贵意见和建议，在此表示诚挚谢意。对多年来支持作者进行科学研究和工程实践的若干同事、朋友、合作者及家人等，在此一并表示衷心的感谢。在撰写过程中，本书参考了很多前人的研究成果，在出版时得到了北京交通大学出版社的大力支持，在此也一并表示诚挚的谢意。
由于作者水平所限，书中难免存在错误和纰漏，敬请各位读者批评指正。
作者于防灾科技学院
2025年夏
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