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促进复杂地理数据挖掘
复杂地理数据挖掘结合了地理信息系统(GIS)、空间数据库、空间分析技术、模式识别技术、统计学方法、数据挖掘方法、机器学习、科学计算等多方面技术，应用于检索、提取和分析复杂地理空间信息，以及支持地理空间计算任务，更好地研究和解决实际问题。
面对复杂的地理数据，可以采用多种计算方法来促进其挖掘。
一是系统动力学方法，可以使用仿真技术挖掘复杂的动态变化或空间混合现象，如交通流、人口分布、资源利用等，支持以此为基础的相关决策和管理。
二是统计推断方法，可以通过统计数据分析获取有用的地理空间信息，如预测区域资源分布、人口分布、未来可能发生的事件等。
三是机器学习方法，可以利用训练数据和强大的模型参数，以模式识别的形式挖掘复杂的地理空间信息，如城市规划、农业管理等。
最后，可以通过科学计算方法处理复杂的地理数据，提取出地理空间信息，如把复杂的多维数据转化为可视化的图形，以便快速、准确地理解。而并行计算有助于优化计算效率，更加快捷地求解一般问题，进而推动挖掘复杂地理数据。
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