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粗糙集理论在GIS数据处理中的研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先介绍了粗糙集理论的基本概念,包括等价关系、不可分辨关系、上下近似、粗糙集和简约;并且从空间数据挖掘、遥感影像处理、GIS不确定性、GIS数据分析、模糊地理对象建模和粗糙集与其它软计算方法的结合等六方面概述了粗糙集理论在GIS数据处理中应用的进展。 相似文献
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利用二元关系和粗糙集的一些性质来研究GIS实体之间关系,发现在基于二元关系的广义近似空间下GIS实体的前继领域、后继领域算子、上、下继领域包含了比它自身更广的一个集合定义。同样基于粗糙集,我们发现二元关系GIS实体的上、下近似比Pawlark粗糙集的定义更广泛。在二元关系的广义近似空间下,一个GIS单点集的上近似等于它的前继领域,同样等于它后继领域的逆。 相似文献
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GIS中属性不确定性的处理方法及其发展 总被引：6，自引：0，他引：6
属性数据的不确定直接影响决策的准确性和可靠性,特别是对侧重于属性分析的领域,在研究属性不确定性的基础上,分析了GIS中的主要处理方法及其研究进展,具体地就基于GIS的模型,概率论及数理统计学,模糊集合,云理论,粗集等方法及进展进行讨论. 相似文献
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将GPS病态方程求解问题转化为一个函数优化问题,应用遗传算法求解,避免了法方程的求逆运算,从而可以得到参数的近似最优解.探讨了利用遗传算法得到模糊度浮点解、应用有偏估计的均方误差矩阵确定模糊度的搜索范围、结合Lambda方法快速确定整周模糊度的方法. 相似文献
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基于矢量评估单元的模糊综合评价在GIS中的实现 总被引：1，自引：0，他引：1
模糊综合评价与GIS空间分析功能的融合应用,使基于GIS的模糊综合评价显示出强大的优势。由于栅格模型计算方便,目前GIS模糊综合评价中基本采用栅格评估单元,但栅格单元由人为指定单元大小,其单元大小和形状不一、边界复杂、空间运算时隶属度与权重等属性结构设计较难实现,大大限制了其在模糊综合评价中的应用。本文介绍了在GIS中采用矢量评估单元实现模糊综合评价的基本方法,探讨了在矢量评估单元的属性结构中设计单元的隶属度和权重等属性的关键技术,为矢量评估单元在GIS模糊综合评价中的应用提供了经验。 相似文献
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采用载波相位观测的GPS导航模式中，导航信号失锁的现象经常发生。信号一旦失锁，就破坏了导航的连续性。载波相位测量实质上是整周模糊度测量，快速、有效地确定运动载体的近似坐标，是快速、精确地确定整周模糊度的关键问题之一。基于空间解析几何理论，针对运动栽体轨迹的时变特性，应用实时最小二乘渐消记忆的递推算法，对载体的运行轨迹模型进行研究，进而估计栽体的近似坐标。理论分析和实例表明，该方法确定的运动载体近似坐标与GPS绝对定位提供的近似坐标相比，精度有明显的提高。所以可以提高整周模糊度解算的速度，为确定GPS导航中的模糊度提供一种有效的方法。 相似文献
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GIS图上地理区域空间不确定性的分析 总被引：20，自引：1，他引：20
区域是GIS空间分析的基本单元。它是环境科学、土壤科学等领域中广泛存在的一类地理实体。这类实体抽象概括为GIS中空间目标时不可避免地带有模糊性。利用模糊集这个强有力的数学工具，首先基于场模型提出了表达GIS中模糊区域目标的方法，分析了其空间不确定性。继而，建立了模糊区域的形态描述模式，即模糊区域边界、内部和外部，并指出了Cohn给出的定义中的不足。在此基础上，对Egenhofer提出的九元组进行了扩展，构建了适合于描述确定和模糊区域目标间拓扑空间关系的模型。 相似文献
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在城市空气污染的模型研究中,GIS可以作为复杂环境模型的输入数据处理器,而且GIS有一个重要的功能模块——统计分析模块,GIS能够对模型的运算输出数据进行综合处理,并对结果进一步分析,进行有关的查询以及对研究成果的可视化输出。在基于GIS的城市空气污染的综合分析中,我们探究了城市土地利用现状对空气质量的影响,本文采用模糊综合分析法探索城市三大污染源在空气污染中所占的比重,制作城市空气污染等级分布图。GIS在大气污染研究领域可以充分发挥其空间分析和可视化优势,为治理工作提供技术路线。 相似文献
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GIS中的模糊不确定性以及处理方法 总被引：5，自引：0，他引：5
首先对不确定性的分类加以简单论述，然后对GIS产生模糊不确定性的几个原因进行论证，提出对GIS中的模糊不确定性采用模糊理论的处理方法。实例分析了GIS中的模糊不确定性，总结了用模糊理论来处理GIS的模糊不确定性的优点及存在的问题。 相似文献
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基于粗集理论的GIS属性数据挖掘 总被引：5，自引：0，他引：5
粗集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，可以有效地分析和处理不完备信息，已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等众多科学与工程领域得到成功的应用，并具有相当的发展潜力。本文在深入研究粗集理论基础之上，讨论了基于粗集的知识表达系统，提出了属性约简的数据分析法，并利用此法对信息表中的海量信息进行简化，提取出有用特征，并相应评价各因素的重要性。本文最后以GIS属性挖掘为例进行实例分析，考察出它们的相互依赖性与相对重要性，取得了明显的效果。 相似文献
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地学粗空间的理论与应用 总被引：20，自引：1，他引：20
提出了由粗实体，粗关系和粗算子组成的地学粗空间。在分析通过粗集研究地球空间信息学不足的基础上，提出了简化的实用粗符号系统；定义了地学粗空间的内涵和外延，把空间论域全域划分为下近似集，边界集和非集，将空间实体以上，下近似集表示为粗实体，并且粗度衡量其逼近程度；给出了兼顾位置和属性的不确定性的粗关系及其矩阵表示；研究了地学粗空间的粗算子，重点讨论了粗交集近似通用矩阵，基于影像灰度值的粗隶避函数和冗余属性剔除等粗算子；以基于地学粗空间的河流专题遥感影像分类为例，检验了地学粗空间的实用性。结果表明，地学粗空间可以较大可能地逼近地学实体的真实存在形式,决策信息较为丰富，可靠。 相似文献
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在分析现有的GIS产品质量评价方法的优缺点的基础上．提出用粗集进行GIS产品质量评价．并用实例进行了具体的分析．得到了较为满意的结果。 相似文献
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GIS栅格数据能表述连续变化的空间现象,它每个像元的属性值有连续数据和离散数据2种。针对栅格连续数值空间进行分析,突破传统的基于栅格本身邻域位置的研究方法,从属性值本身来定义邻域,基于属性距离度量公式来定义数据的领域。不同的邻域大小,一个栅格像元可以得到不同的邻域;并且从粗糙逼近的角度来探讨邻域信息粒子样本的上、下近似... 相似文献
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Iftikhar U. Sikder 《International Journal of Digital Earth》2016,9(12):1206-1223
This paper presents a granular computing approach to spatial classification and prediction of land cover classes using rough set variable precision methods. In particular, it presents an approach to characterizing large spatially clustered data sets to discover knowledge in multi-source supervised classification. The evidential structure of spatial classification is founded on the notions of equivalence relations of rough set theory. It allows expressing spatial concepts in terms of approximation space wherein a decision class can be approximated through the partition of boundary regions. The paper also identifies how approximate reasoning can be introduced by using variable precision rough sets in the context of land cover characterization. The rough set theory is applied to demonstrate an empirical application and the predictive performance is compared with popular baseline machine learning algorithms. A comparison shows that the predictive performance of the rough set rule induction is slightly higher than the decision tree and significantly outperforms the baseline models such as neural network, naïve Bayesian and support vector machine methods. 相似文献
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GIS信息综合中一种改进的粗集选取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在现有的基于粗集的GIS信息综合的基础上,针对GIS信息表的特殊性,提出了先离散化再添加决策属性的粗集计算思路,采取动态评价目标重要性并选取的方法对目标进行综合。实验表明,该离散化思路可以很好地解决GIS信息表的离散化效率问题,动态评价选取的方法不仅能综合考虑目标的空间及属性信息,而且可以保持目标综合前后空间特征的一致性。 相似文献